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开关磁阻电机小波神经网络无位置传感器控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于小波神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制新方法.该方法采用两个不同的小波神经网络分别获取相绕组换相逻辑的开通信号和关断信号,经过综合处理得到单相绕组的开关信号.神经网络以相绕组的电流和磁链为输入,以各相的开关信号为输出,从而建立起电流、磁链和开关信号的非线性映射.采用电机在有位置传感器运行条件下的样本对小波神经网络进行训练,训练完成后,用神经网络输出结果取代位置传感器换相信号,实现电机无位置传感器运行.仿真和实验结果表明,由神经网络获得的开关信号和由位置传感器获得的开关信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好. 相似文献
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开关磁阻电机具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了开关磁阻电机结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本.针对这一问题,提出了基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置估计新方法.该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用支持向量机泛化能力强以及能够较好地解决小样本学习问题的特点,通过离线学习的方法形成一个理想的支持向量机结构来实现电机电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,实现开关磁阻电机的转子位置估计.仿真及实验结果表明,该方法能够实现电机转子位置的准确估计,进而实现开关磁阻电机的无位置传感器控制. 相似文献
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