电主轴定子电阻混合智能辨识提升系统性能

本文档标题为"电主轴定子电阻混合智能辨识方法 (2013年)"，主要探讨的是在2013年针对电主轴（电机驱动的主轴）定子电阻的识别问题。电主轴在直接转矩控制系统(DTC)中的性能与其定子电阻密切相关，因此，研究不同工作条件下定子电阻的变化规律以及开发精确的辨识方法显得尤为重要。 研究者张丽秀、吴玉厚和片锦香通过实验检测电主轴在不同工况下的定子电阻，重点关注了影响电阻变化的关键因素。他们将这些影响因素作为智能辨识系统输入，采用人工神经元网络(ANN)和案例推理(CBR)这两种人工智能技术进行结合，构建了一个混合式的智能辨识模型。人工神经网络作为一种模仿人脑神经网络结构的学习算法，能够通过训练学习数据来预测未知的定子电阻值，而案例推理则能在已有实例的基础上对神经网络的预测结果进行校正，提高识别精度。 研究结果显示，单纯依靠人工神经网络进行定子电阻辨识，其误差可达±0.005Ω。然而，当与案例推理技术结合应用时，能显著降低误差，将辨识精度提升至±0.002Ω，相比于纯神经网络方法，提高了60%的精度。这样的高精度辨识对于电主轴直接转矩控制系统的性能优化具有重要意义，因为它能确保控制系统的稳定性和响应速度，从而提升整个电动机系统的运行效率和可靠性。 因此，本文的研究成果不仅提供了一种有效的定子电阻辨识方法，而且展示了如何通过智能技术改进传统控制系统的性能，这对于现代工业自动化，特别是精密机械加工领域，具有很高的实用价值。同时，这也反映了科研人员在探索和应用机器学习技术解决实际工程问题上的不断进步。