一种基于LSTM神经网络的永磁同步电机模型预测控制方法

    公开(公告)号:CN117240151A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311205255.7

    申请日:2023-09-15

    摘要: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的永磁同步电机双矢量模型预测控制方法。本发明采用双矢量模型预测控制算法,即从一个控制时间段中挑选出两个最佳的电压矢量,然后根据其所需的占空比进行调整,该算法能有效减小最优电压矢量与参考电压矢量的误差范围,在保证控制性能良好的情况下降低了计算负担以及逆变器的开关损耗。为了进一步降低MPC的计算量及PMSM模型参数带来的影响,本发明采用LSTM神经网络替代永磁同步电机双矢量模型预测控制算法,可以提高转矩控制的稳定性,解决传统神经网络面对时序性输入时,输出仅与当前时刻当前时刻输入简单对应的问题,从时序性输入的角度增加了前后时刻与电机转矩控制的连续性对应关系。

    一种基于圆光栅组合均布读数系统的多阶误差补偿方法

    公开(公告)号:CN118031851A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410209942.4

    申请日:2024-02-26

    IPC分类号: G01B11/26

    摘要: 圆光栅测角技术是超精密转台测量系统重要组成部分,为了提高超精密转台角度测量系统的精度,针对多读数头组合均布测量中存在特定误差幅值残留的问题,本发明提出一种基于圆光栅组合均布读数系统的多阶误差补偿方法。基于圆光栅测角原理,对圆光栅测量系统中的误差来源及其特性进行归纳分析,将误差按照频率关系进行划分并以此为根据搭建误差数学模型,通过数学推导和仿真计算指出多读数头均布组合实现多阶误差补偿的原理。结果表明,相比于传统的光栅读数头测量系统,其测量精度得到了提高,实现了高精度角度测量,证明了多阶误差补偿方法的有效性。