資料介紹
為提高同步電機參數在線辨識的速度和可靠性, 減少辨識計算量, 提出了一種基于神經網絡的同步電機參數動態跟蹤辨識方法。針對同步電機暫態、次暫態參數的非線性和動態特性, 在多層前向BP 網絡中引入特殊關聯層, 形成有“記憶”能力的Elman 神經網絡, 因而可以映射系統的非線性和動態特性。在網絡訓練算法中, 提出一種自適應修正步長和矩量因子的算法, 顯著提高了訓練的收斂速度。訓練樣本集以同步電機在各種典型運行模式下的檢測數據經卡爾曼濾波、狀態空間有限元等基于模型的辨識算法離線計算得到。文中還給出了由工控機、智能數據采集卡和傳感器鎖相環控制接口電路構成的在線辨識硬件電路設計。數字仿真和動模實驗機組辨識算例證明, 這種Elman 神經網絡模型能夠實現同步電機動態參數的在線跟蹤辨識。
關鍵詞: 同步電機; 動態參數; Elman 神經網絡; 關聯層; 在線辨識
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