基于神经网络的开关磁阻电机转子位置估计

位置检测是开关磁阻电机调速系统中的重要环节。实时、准确的位置信息是开关磁阻电机正确运行的关键。由于其转子位置角是各相磁链与电流的高度非线性函数,传统线性及解析的方法难以精确求得。该文基于神经网络并行处理及逼近任意非线性函数的特点,提出了基于神经网络的位置检测方案。借助于M ATLAB的神经网络工具箱,采用三种改进的学习算法对试验数据样本进行了离线训练,确定了用于位置检测的神经网络模型。为验证模型的有效性和准确性,对大量的数据样本进行了仿真。结果表明:该方法能够快速、准确地测量转子位置,鲁棒性和自适应性强。