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摘要：本发明涉及一种基于全连接神经网络的永磁同步电机全磁链模型参数辨识方法，属于永磁同步电机控制技术领域。该方法包括：根据前向欧拉法推导电机电压方程在数字控制器作用下的离散电压方程；在电机给定dq轴电流、负载大小均维持稳定值的情况下，得到简化离散电压方程；根据简化离散电压方程，通过改变负载转矩并扫描dq轴电流的方式计算与电流对应的磁链数据；通过全连接深度神经网络磁链映射模型中的电流与磁链的映射关系得到电流对应的磁链值，进而得到该电流作用下的电磁转矩。本发明构建了全连接神经网络对磁链进行参数学习与辨识，实现对永磁同步电机的磁链‑电流映射关系进行较为精确的拟合。
主权项：1.一种基于全连接神经网络的永磁同步电机全磁链模型参数辨识方法，其特征在于：所述方法包括：S1、根据前向欧拉法推导电机电压方程在数字控制器作用下的离散电压方程；S2、在电机给定dq轴电流、负载大小均维持稳定值的情况下，得到简化离散电压方程；S3、根据简化离散电压方程，通过改变负载转矩并扫描dq轴电流的方式计算与电流对应的磁链数据；S4、在测定的磁链数据基础上，通过全连接深度神经网络磁链映射模型中的电流与磁链的映射关系得到电流对应的磁链值，进而得到该电流作用下的电磁转矩。
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百度查询： 重庆大学 基于全连接神经网络的永磁同步电机全磁链模型参数辨识方法
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