基于BP神经网络的永磁同步电机转矩观测器设计

针对永磁同步电机参数辨识困难、电磁转矩难以通过数学模型来精确估算从而导致电机控制精度以及驱动系统的整体性能下降的问题,设计了一种基于反向传播(BP)神经网络的电机电磁转矩网络拓扑。通过MATLAB/Simulink将该神经网络封装成转矩观测器,用于精确地计算电机转矩。最后通过试验平台进行试验验证,并与传统转矩的计算方式进行对比分析。结果表明:所设计的转矩观测器具有高精度的转矩输出性能,与传统转矩估算数学模型相比,具有更高的控制精度和准确性。