基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法
摘要:
本发明公开一种基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法,根据SRM相电感变化曲线特征,设计双Sigmod激励函数,通过神经网络电感模型在线获得电感强非线性信息,实现基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制。在模型学习过程中,引入PD的偏差预处理方法,进一步加速了神经网络电感模型参数更新。本系统可构成嵌入式系统,基于神经网络电感模型,实现转矩到磁链准确转换,转换后得到参考磁链,实现SRM的磁链控制,有效抑制SRM转矩脉动。
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