文献类型：期刊文章

作　　者：张立伟[1] 张鹏[1] 刘曰锋[2] 张超[1] 刘杰[3]

Zhang Liwei;Zhang Peng;Liu Yuefeng;Zhang Chao;Liu Jie(School of Electrical Engineering Beijing Jiaotong University Beijing 100044 China;CRRC TANGSHAN Co. Ltd Tangshan 063035 China;Tianjin Zhongke Huaying Technology Co. Ltd Tianjin 300300 China)

机构地区：[1]北京交通大学电气工程学院,北京100044 [2]中车唐山机车车辆有限公司,唐山063035 [3]天津中科华盈科技有限公司,天津300300

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：中央高校基本科研业务费项目资助(2018YJS151)

年　　份：2018

卷　　号：33

期　　号：A02

起止页码：377-384

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高永磁同步电机在线参数辨识结果的收敛速度并减小稳态误差,首先对考虑逆变器非线性因素电压补偿的表贴式永磁同步电机电压方程进行变换,从而消除误差电压的影响。在此基础上,提出一种变步长自适应线性(Adaline)神经网络算法,对表贴式永磁同步电机参数进行在线辨识。实验结果表明,所提方法能有效减小定子电阻、电感、转子磁链辨识结果的稳态误差,同时提高辨识结果的收敛速度。

关 键 词：表贴式永磁同步电机 变步长Adaline神经网络  参数辨识 稳态误差

分 类 号：TM351]