【摘 要】
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针对表面式永磁同步电机（SPMSM）,提出了一种基于负载测试的自适应线性元件神经网络（ANN）参数在线辨识方法。该方法通过在d轴电流上添加一个△id负载信号和对转速做一小范围的变化
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,株洲南车时代电气股份有限公司
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针对表面式永磁同步电机（SPMSM）,提出了一种基于负载测试的自适应线性元件神经网络（ANN）参数在线辨识方法。该方法通过在d轴电流上添加一个△id负载信号和对转速做一小范围的变化,在线估计出SPMSM的参数,包括d电感、q轴电感和转子永磁磁势,解决了SPMSM静止状态下的欠秩问题。在此基础上,分析和处理了系统的病态问题,进一步提高了方法的准确性。实验结果验证了方法的有效性。
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