电力电子技术
電力電子技術
전력전자기술
POWER ELECTRONICS
2012年
4期
87-89
,共3页
徐保友%黄挚雄%焦晓雷%陈佳锋
徐保友%黃摯雄%焦曉雷%陳佳鋒
서보우%황지웅%초효뢰%진가봉
无刷直流电机%转子位置%自适应小波神经网络
無刷直流電機%轉子位置%自適應小波神經網絡
무쇄직류전궤%전자위치%자괄응소파신경망락
在分析反电动势过零检测原理的基础上,推导出线反电动势过零点与电机换相点及线电压与线反电动势间的关系,从而在线电压与转子位置间建立了联系.但由于无刷直流电机( BLDCM)是一个复杂的非线性系统,并且电机的一些参数在运行过程中也是变化的,因此直接通过线电压获得准确的转子位置比较困难.为此提出利用自适应小波神经网络将3个线电压作为输入信号来辨识电机转子位置的方法,并采用差分进化(DE)算法优化小波神经网络结构,从而提高了转子位置辨识的精度和收敛速度.最后通过仿真和实验证明所提出的方法辨识转子位置精度很高,且具有很强的自适应能力,可准确获得BLDCM换相信号.
在分析反電動勢過零檢測原理的基礎上,推導齣線反電動勢過零點與電機換相點及線電壓與線反電動勢間的關繫,從而在線電壓與轉子位置間建立瞭聯繫.但由于無刷直流電機( BLDCM)是一箇複雜的非線性繫統,併且電機的一些參數在運行過程中也是變化的,因此直接通過線電壓穫得準確的轉子位置比較睏難.為此提齣利用自適應小波神經網絡將3箇線電壓作為輸入信號來辨識電機轉子位置的方法,併採用差分進化(DE)算法優化小波神經網絡結構,從而提高瞭轉子位置辨識的精度和收斂速度.最後通過倣真和實驗證明所提齣的方法辨識轉子位置精度很高,且具有很彊的自適應能力,可準確穫得BLDCM換相信號.
재분석반전동세과령검측원리적기출상,추도출선반전동세과영점여전궤환상점급선전압여선반전동세간적관계,종이재선전압여전자위치간건립료련계.단유우무쇄직류전궤( BLDCM)시일개복잡적비선성계통,병차전궤적일사삼수재운행과정중야시변화적,인차직접통과선전압획득준학적전자위치비교곤난.위차제출이용자괄응소파신경망락장3개선전압작위수입신호래변식전궤전자위치적방법,병채용차분진화(DE)산법우화소파신경망락결구,종이제고료전자위치변식적정도화수렴속도.최후통과방진화실험증명소제출적방법변식전자위치정도흔고,차구유흔강적자괄응능력,가준학획득BLDCM환상신호.
