基于卡尔曼滤波和神经网络的PMSM参数辨识

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摘要：永磁同步电机（PMSM）是一种非线性、强耦合的控制对象,电机参数的变化加大了其控制难度.因此,参数辨识对于其闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义.文中针对这一非线性、强耦合的模型,研究了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和El man神经网络（El man NN）的永磁同步电机参数Rs,ψd和ψq的辨识方法.仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能很精确地辨识PMSM的Rs,ψd和ψq,该网络具有良好的泛化能力,在变速变负载等复杂情况下也适用.

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=33562458

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关键词：卡尔曼滤波 神经网络 卡尔曼 msm 神经网 永磁同步电机 参数识别 扩展卡尔曼滤波 Elman神经网络