开关磁阻电机(SRM)运行需要转子位置传感器,而添加转子位置传感器使系统成本以及电机结构复杂度提高,可靠性降低。因此,对SRM转子位置进行估计,使SRM不依靠位置传感器而独立运行具有重要意义。本文利用神经网络对非线性函数高精度逼近...开关磁阻电机(SRM)运行需要转子位置传感器,而添加转子位置传感器使系统成本以及电机结构复杂度提高,可靠性降低。因此,对SRM转子位置进行估计,使SRM不依靠位置传感器而独立运行具有重要意义。本文利用神经网络对非线性函数高精度逼近的特性,基于模糊控制模型和神经网络理论,建立了SRM转子位置估计系统,并采用MATLAB/Simulink对该60 k W、6/4极的SRM转子位置估计系统进行了仿真。仿真结果表明:该系统对SRM转子位置角的估计较准确,输出角度精度较高,误差在2°左右,均方误差为0.714 4;利用该转子位置估计系统对SRM进行控制,该电机三相电流输出均匀,转矩脉动小,运行全过程稳定。展开更多
文摘开关磁阻电机(SRM)运行需要转子位置传感器,而添加转子位置传感器使系统成本以及电机结构复杂度提高,可靠性降低。因此,对SRM转子位置进行估计,使SRM不依靠位置传感器而独立运行具有重要意义。本文利用神经网络对非线性函数高精度逼近的特性,基于模糊控制模型和神经网络理论,建立了SRM转子位置估计系统,并采用MATLAB/Simulink对该60 k W、6/4极的SRM转子位置估计系统进行了仿真。仿真结果表明:该系统对SRM转子位置角的估计较准确,输出角度精度较高,误差在2°左右,均方误差为0.714 4;利用该转子位置估计系统对SRM进行控制,该电机三相电流输出均匀,转矩脉动小,运行全过程稳定。
