摘要
基于无速度传感器辨识精度和动态性能的提高,在传统的模型参考自适应(MRAS)速度辨识模型的基础上,参考模型采用转子磁链电压模型。应用神经网络理论,对其可调模型进行了改进。并在无速度传感器直接转矩控制系统中对该速度辨识模型进行了研究,仿真结果验证了该速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能。
For improve the identifiable precision and the dynamic performance of speed sensodess,based on tradi- tional Model Reference Adaptive System(MRAS)of speed identification,use Neural Network to improve the adjustable model of MRAS.The simulation scheme of speed sensorless induction motor using neural network is build in the Matlab6. 5/Simulink,and the results show that the speed identification model has good identifiable precision and dynamic perfor- mance.
出处
《自动化与仪器仪表》
2008年第4期7-9,共3页
Automation & Instrumentation
关键词
神经网络
模型参考自适应
无速度传感器
直接转矩
Neural network
Model reference adaptive system（MRAS）
Speed sensorless
Direct torque
