神经网络观测器增强永磁同步电机的自适应速度控制

本文探讨了一种创新的控制策略——带神经网络观测器的永磁同步电机（PMSM）极点配置自校正前馈控制。在传统的电机控制中，永磁同步电机（PMSM）的性能受到诸如参数变化和负载扰动等不确定性因素的影响。为了克服这些问题，作者提出了一种新颖的方法，即利用递归神经网络构建综合负载转矩观测器。 递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）作为一种时间序列分析工具，能够处理和预测随时间变化的输入数据，如电机系统的负载转矩。通过将负载转矩视为可测量的干扰，神经网络观测器能够实时估计和补偿这些动态变化，提高了控制系统的稳定性和准确性。 极点配置自校正前馈控制（Pole Placement Self-Tuning Feedforward Control）是一种主动控制策略，它通过调整控制器的结构来实现系统的极点位置设计，以增强系统的稳定性。在本文中，这一策略被应用到PMSM中，旨在确保电机在各种工况下都能保持稳定的速度控制性能。 通过仿真研究，作者验证了这种方法的有效性和鲁棒性。结果显示，采用神经网络观测器的极点配置自校正前馈控制能够在参数变化和负载扰动频繁的环境中，有效地抑制电机速度的波动，提供了一个更稳健、适应性强的解决方案。这种创新控制策略对于提高永磁同步电机在实际工业应用中的性能和可靠性具有重要意义，尤其是在自动化生产线上对电机精确控制要求较高的场合。 本文的研究不仅提升了PMSM控制技术的先进性，还为解决电机系统复杂环境下的控制问题提供了新的思路。未来可能进一步推广到其他类型的电机驱动系统，推动电机控制技术的发展。