基于神经网络的开关磁阻电机的无位置检测
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Sensorless Detection of Switched Reluctance Motor Based on BP Neural Network
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    摘要:

    提出了利用BP神经网络实现开关磁阻电机的无位置检测方法。该方法以开关磁阻电机绕组的相电流、磁链作为输入,转子位置作为输出,建立以相电流、磁链和转子位置之间的非线性映射,以此实现转子位置控制。仿真结果证明,此方法不仅简化了系统的复杂性,提高了系统的检测精度,而且使SRD具有较好的动态特性、自适应性和鲁棒性。

    Abstract:

    Proposes the method to realize no position detection for switched reluctance motor using BP neural network. It, with winding phase current and magnetic chains as input and rotor position as output, establishes non-linear mapping between phase current, magnetic chains and the rotor position. Simulation results show that this approach not only simplifies the complexity of the system and improves its detection accuracy, but also makes SRD with good dynamic characteristics, better self-adaptability and robustness.

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    引证文献
引用本文

马晓光,瞿遂春,谭 平.基于神经网络的开关磁阻电机的无位置检测[J].湖南工业大学学报,2009,23(6):42-45.

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  • 收稿日期:2009-10-15
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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