基于人工神经网络的感应电机定子电阻在线辨识方法

"这篇文章是关于感应电机定子电阻在线辨识的研究，采用人工神经网络方法以提高矢量控制系统的稳定性和精度。通过MATLAB/SIMULINK建立的仿真系统证明了这种方法的有效性。" 在电机控制领域，感应电机因其结构简单、可靠性高而广泛应用。然而，感应电机的定子电阻会受到温度、制造偏差等多种因素的影响，导致其值发生变化，这可能影响到矢量控制系统的性能。矢量控制是一种先进的电机控制技术，它旨在模拟直流电机的特性，提高电机的动态响应和效率。因此，准确地在线辨识定子电阻对于保持系统的稳定性和控制精度至关重要。 本文提出了一种基于人工神经网络的定子电阻在线辨识方法。人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力。在该方法中，神经网络模型用于估算电机的定子电流，然后将估算值与实际测量的电流值之间的误差作为反馈信号，通过反向传播算法调整网络的权重，从而实现对定子电阻的实时校正。 通过MATLAB/SIMULINK这一强大的仿真工具，作者构建了一个仿真系统来验证所提方法的效果。SIMULINK提供了构建动态系统模型的图形化界面，可以方便地模拟电机的运行情况。仿真结果显示，该方法能够有效辨识定子电阻的变化，确保了矢量控制系统的稳定性和控制精度，这对于无速度传感器的感应电机控制特别重要，因为在这种情况下，准确的定子电阻信息有助于补偿速度估计的不确定性。 关键词涉及到人工神经网络、感应电机、定子电阻、在线辨识以及无速度传感器技术，这些是电机控制领域的核心概念。中图分类号TM301.2表示这是一篇属于电气工程领域的技术论文，文献标识码A则表明这是一篇原创性的学术研究。文章号则指明了该论文在期刊中的具体位置。 这篇2007年的论文介绍了一种创新的在线辨识感应电机定子电阻的方法，利用人工神经网络和误差反馈机制提高了矢量控制系统的性能，对于实际工业应用和理论研究都具有重要意义。