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基于扩展卡尔曼滤波器的异步电机转速辨识

电工技术学报 2002年第5期17卷 40-44页

作者：李剑飞尹泉万淑芸华中科技大学控制科学与工程系 430074

在异步电机控制基础上 ,利用扩展卡尔曼滤波器将转子转速看成系统的一个状态量 ,根据定子侧可以测量的电流、电压值 ,逐步估计出转子转速 ,为研制无速度传感器控制打下基础。

关键词：扩展卡尔曼滤波器异步电机转速辨识转子转速无速度传感器控制系统

无速度传感器感应电机控制系统转速辨识方法研究

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现代电子技术 2011年第6期34卷 208-210页

作者：张爱民西安铁路职业技术学院陕西西安710014

无速度传感器感应电机控制技术已成为近年的研究热点,转速估计是无速度传感器感应电机控制技术的核心问题。在此对无速度传感器感应电机转速辨识技术进行了介绍,分析了几种比较典型的转速辨识方法的理论要点和优缺点,在直接转矩控制基... 详细信息

无速度传感器感应电机控制技术已成为近年的研究热点,转速估计是无速度传感器感应电机控制技术的核心问题。在此对无速度传感器感应电机转速辨识技术进行了介绍,分析了几种比较典型的转速辨识方法的理论要点和优缺点,在直接转矩控制基础上设计了无速度传感器感应电机控制系统模型并进行仿真,给出了试验参数及仿真图形,并就今后的研究发展方向提出了看法。

关键词：无速度传感器感应电机控制系统转速辨识直接转矩控制

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基于PI自适应的双馈电机转速辨识

伺服控制 2012年第8期 35-37页

作者：王超张荣佳刘春海孙菁睿杨冠军唐山轨道客车有限责任公司

变速恒频双馈电机无速度传感器控制时,系统的稳定运行取决于转速辨识的准确性。常规开环转速辨识方法受系统参数影响较大,不利于系统的动态运行。针对此问题,本文深入研究了基于PI自适应的双馈电机转速辨识方法,实现了双馈电机转速的精... 详细信息

变速恒频双馈电机无速度传感器控制时,系统的稳定运行取决于转速辨识的准确性。常规开环转速辨识方法受系统参数影响较大,不利于系统的动态运行。针对此问题,本文深入研究了基于PI自适应的双馈电机转速辨识方法,实现了双馈电机转速的精确动态辨识,且具有良好的抗扰性能。MATLAB仿真及实验验证了该辨识方案的有效性。

关键词：双馈电机转速辨识 PI自适应鲁棒性

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基于神经网络逆的感应电机转速辨识

基于神经网络逆的感应电机转速辨识

第二十七届中国控制会议

作者：刘国海胡子健江苏大学电气信息工程学院

转速是交流电机高性能矢量控制中必不可少的,如何快速、准确地辨识电机的速度一直是大家关注的问题,本文根据交流电机数学模型,提出了基于神经网络逆的转速辨识方法,通过可逆性分析构造出左逆系统的辨识模型。用改进的BP算法对神经网络... 详细信息

转速是交流电机高性能矢量控制中必不可少的,如何快速、准确地辨识电机的速度一直是大家关注的问题,本文根据交流电机数学模型,提出了基于神经网络逆的转速辨识方法,通过可逆性分析构造出左逆系统的辨识模型。用改进的BP算法对神经网络进行学习和训练,构建相应的多层前馈神经网络（MFNN）来逼近左逆系统的辨识模型,并给出了实现方法和试验结果。结果表明,基于神经网络逆的转速辨识方法能够快速准确的实现对电机转速的跟踪测量,是一种很有应用前景的新方法。

关键词：交流电机神经网络逆系统转速辨识

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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混沌神经网络在DTC系统中的转速辨识

电气应用 2008年第13期27卷 69-72页

作者：曹承志王文菁张红兵沈阳工业大学信息科学与工程学院 110023

针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出了混沌神经网络的学习算法。利用混沌的遍历性和随机性,采用混沌变量全局粗搜索与混沌变量局部细搜索相结合,得到神经网络权值的全局最优值。利用该算法对直接转矩控制(DTC)系统进行转速辨识... 详细信息

针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出了混沌神经网络的学习算法。利用混沌的遍历性和随机性,采用混沌变量全局粗搜索与混沌变量局部细搜索相结合,得到神经网络权值的全局最优值。利用该算法对直接转矩控制(DTC)系统进行转速辨识,仿真结果表明用混沌优化BP神经网络的速度辨识器不仅具有较好的跟踪能力,还提高了运算效率,使系统具有良好的静动态性能。

关键词：混沌优化算法 BP神经网络 DTC 转速辨识

无速度传感器矢量控制系统的一种转速辨识新方法

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工矿自动化 2008年第4期34卷 14-17页

作者：徐凯重庆交通大学计算机与信息学院重庆400074

在无速度传感器交流调速系统中,根据异步电动机的数学模型,利用易于检测的定子电压和电流,可对异步电动机的转速进行辨识。文章基于模型参考自适应系统(MRAS)分析了几种转速辨识的方法,针对这几种方法在参考模型中包含了一个积分环节、... 详细信息

在无速度传感器交流调速系统中,根据异步电动机的数学模型,利用易于检测的定子电压和电流,可对异步电动机的转速进行辨识。文章基于模型参考自适应系统(MRAS)分析了几种转速辨识的方法,针对这几种方法在参考模型中包含了一个积分环节、并受到定子电阻热敏变化和定子瞬态电感影响的缺点,提出了一种新型的转速辨识方法。该方法采用的参考模型避免了纯积分运算,并且不含定子电阻和定子瞬态电感,因而在宽速度范围内具有较好的鲁棒性。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。

关键词：异步电动机无速度传感器转速辨识矢量控制系统 MRAS 鲁棒性

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小波网络异步电机转速辨识器的设计

科学技术与工程 2007年第21期7卷 5675-5678页

作者：李敏邓淑贤辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺113001

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采... 详细信息

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA+BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。

关键词：小波网络(WNN) 转速辨识异步电机

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蚁群BP网络转速辨识器的优化

电机与控制应用 2008年第12期35卷 5-8,26页

作者：曹承志王伊凡沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110023

将排序加权的方法引入基本蚁群算法中,用改进型蚁群算法优化BP神经网络的权值和阈值,有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点,提高了收敛速度,得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即改进型蚁群神经网络。运... 详细信息

将排序加权的方法引入基本蚁群算法中,用改进型蚁群算法优化BP神经网络的权值和阈值,有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点,提高了收敛速度,得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即改进型蚁群神经网络。运用该方法对直接转矩控制系统中的电机转速进行了辨识。仿真试验结果表明:该改进型蚁群神经网络不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,能够准确地辨识电机转速,具有良好的辨识效果,实现了无速度传感器直接转矩控制。

关键词：蚁群算法神经网络直接转矩控制转速辨识

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基于转速辨识的直接转矩控制系统的仿真

基于转速辨识的直接转矩控制系统的仿真