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本发明公开了一种基于基底神经节的电机转速估计方法,所述方法包括以下步骤:采集电机运行历史数据,并对这些数据进行预处理获得特征数据,构造学习样本;构建基底神经节模型,并利用学习样本对该模型进行训练;采集电机的实时运行数据,并通过上述方式进行预处理,之后将预处理后的数据输入训练后的基底神经节模型,实现电机转速的在线估计。本发明解决了电机编码器安装困难、需要维护、可靠性差的问题,提高了伺服系统运行的稳定性。此外本发明方法解决了传统电机转速估计方法只适用于低速估计或者中高速估计的问题,有效地提高了电机全
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112271974 A
(43)申请公布日 2021.01.26
(21)申请号 202011075806.9
(22)申请日 2020.10.10
(71)申请人 南京理工大学
地址
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