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為提高同步電機(jī)參數(shù)在線辨識的速度和可靠性, 減少辨識計(jì)算量, 提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步電機(jī)參數(shù)動態(tài)跟蹤辨識方法。針對同步電機(jī)暫態(tài)、次暫態(tài)參數(shù)的非線性和動態(tài)特性, 在多層前向BP 網(wǎng)絡(luò)中引入特殊關(guān)聯(lián)層, 形成有“記憶”能力的Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 因而可以映射系統(tǒng)的非線性和動態(tài)特性。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法中, 提出一種自適應(yīng)修正步長和矩量因子的算法, 顯著提高了訓(xùn)練的收斂速度。訓(xùn)練樣本集以同步電機(jī)在各種典型運(yùn)行模式下的檢測數(shù)據(jù)經(jīng)卡爾曼濾波、狀態(tài)空間有限元等基于模型的辨識算法離線計(jì)算得到。文中還給出了由工控機(jī)、智能數(shù)據(jù)采集卡和傳感器鎖相環(huán)控制接口電路構(gòu)成的在線辨識硬件電路設(shè)計(jì)。數(shù)字仿真和動模實(shí)驗(yàn)機(jī)組辨識算例證明, 這種Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)同步電機(jī)動態(tài)參數(shù)的在線跟蹤辨識。
關(guān)鍵詞: 同步電機(jī); 動態(tài)參數(shù); Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 關(guān)聯(lián)層; 在線辨識
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