一种感应电机矢量控制转子电阻在线辨识方案.pdf

ELECTRICDRIVE 20l3Vo1．43 No．11 电气传动 2013年 第43卷 第11期 一 种感应 电机矢量控制转子电阻在线辨识方案 范波 ，刘刚 ，史光辉 (1．河南科技大学 电子信息工程学院，河南洛阳471003； 2．中信重工机械股份有限公司，河南洛阳471003) 摘要：感应电机数学模型具有高阶非线性强耦合的特点，各参数随电机运行状态的变化难以用函数描述， 参数辨识是矢量控制等高性能变频调速方案必须面临的问题。提出了一种基于Elman神经网络的感应电机 转子电阻参数辨识模型，利用Elman神经网络逼近非线性函数的能力和反馈特性 ，通过在前馈网络隐含层中 增加一个承接层，作为一步延时算子完成记忆 目的，使得本模型具有适应时变特征、直接反映系统动态过程特 性以及更强计算的能力。仿真及实验结果分析表明，经过充分训练的Elman神经网络具有较高的辨识精度和 广泛的适应能力 ，能够提升感应电机变频调速控制性能。 关键词：感应电机；矢量控制；转子电阻；Elman神经网络；参数辨识 中图分类号：TP183；TM343 文献标识码：A SchemeforM otorRotorResistanee0n．1ineIdentificationinVectorControlofInductionM ootr FANBo1,2LIUGang，SHIGuang—hui (1．ElectronicInformationEngineeringCollege，HenanUnwemityofScienceandTechnology，Luoyang471003， ／／enan，China：2．CITICHeavylidustriesCo．，Ltd．，Luoyang471003，Henan，China) Abstract：Themathematicalmodelofinductionmotorhasthecharacterofhighorder,nonlinera andcomplicate coupling．Itisdifficultforthemotorsparametem changingwiththeworkstatetodescribewithadefinitefunction．The praameterSidentificationisaproblemconfrontedbyhishperformancevariablefrequencyspeedadjustmentsystem includingvectorcontro1．Th emodelofinductionmotorrotorresistnaceidentificationbasedonElmna neuralnetwork wasproposed．ElmanneuralnetworkSfunctionapproximationanduniquefeedbackwereused．A contextlayertothe ofrwardnetworkwasaddedasadelayfactortomemorizehistorystate．Sothismodelhastheabilitiesofadaptingtotime— variba lechraacteristic，reflectingthedynamicchraacteristicsofsystem directly，andthestrongercalculation．Th e simulationandexperimentalresultsanalysisshowthattheElmanneuralnetworkwithsufficienttraininginthismodel hashtebeReraccuracyofidentificationandtheextensiveadaptability．Andthisidentificationmethodisbaleto enhancetheperfomr naceof indu