基于GA-BP算法永磁力矩电机偏心载荷转子位置误差预测研究

作     者：于嘉龙 彭宝营 侯明鹏 杨庆东 耿冬冬 YU Jialong;PENG Baoying;HOU Mingpeng;YANG Qingdong;GENG Dongdong

作者机构：北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京机科国创轻量化科学研究院有限公司北京100084 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2020年第48卷第10期

页      面：12-17页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目面上项目(51575056) 北京市教育委员会科技计划项目(KM201711232001) 科技创新服务能力建设(PXM2019_014224_000026) 

主　　题：永磁交流力矩电机 转子偏心 遗传算法 BP神经网络 

摘      要：针对永磁交流力矩电机转子受载荷之后会引起转子位置偏心误差加大问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络永磁力矩电机转子偏心载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁力矩电机在运转过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化BP神经网络算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,GA优化BP神经网络建立的预测模型优于优化之前的预测模型。