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针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。 相似文献
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内置式永磁同步电机(PMSM)的电感会随着磁路的饱和程度加深而减小,导致电机控制系统中,不同运行状态下,电感参数会发生变化,因此准确辨识电感参数对电机的控制性能影响很大。针对这一问题,提出了利用PMSM瞬态电压方程建立基于带遗忘因子的最小二乘法的电感辨识方法。搭建了仿真模型,分析了在转速、转矩发生变化时该辨识方法的辨识结果,并在基于dSPACE的试验平台上试验验证了该辨识方法。通过对比仿真和试验的结果,证明该方法在内置式PMSM控制中具有良好的实时性和有效性。 相似文献
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