【技术实现步骤摘要】
—种基于Elman神经网络的感应电机转子电阻参数辨识方
本专利技术属于属于异步电机领域，涉及一种高性能的变频调速系统参数辨识方法。技术背景当电动机运行时，由于内外条件的影响，其本身的参数会发生变化。电机温升和频率的变化都会影响到转子电阻，其随电动机温度变化最高约有50%，而转子电流频率较高时，集肤效应引起的转子电阻变化可达数倍。其变化会引起电机转子时间常数等的改变，导致基于固定参数设定而计算出来的各种电机反馈信号失真。基于这样的反馈，电机磁场定向坐标往往会偏离实际，造成较大的转速、转矩偏离或脉动，控制系统性能会大打折扣。因此，在变频调速系统运行当中，需要不断地调整各计算模型中的电机参数，以使其跟随真实电机参数值而变化，从而确保正确的闭环反馈，保证控制系统的性能。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题,基于磁链模型的MRAS方案,提出了一种基于Elman 神经网络的感应电机转子电阻参数辨识方法，以解决当速度调节信号的不同时，参考模型的获取问题，以及对异步电机转子电阻参数辨识时对转速传感器的要求。本专利技术为解决上述技术问题的不足而采用的技术方案是，包括以下几个...
【技术保护点】
一种基于Elman神经网络的感应电机转子电阻参数辨识方法，其特征在于：步骤一、确定Elman神经网络：Elman神经网络非线性状态空间的表达式为？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？；；，式中：k,、m、？n分别代表输入层、隐层、输出层神经元的个数，P、T代表输入和输出向量，代表第k个输入到第m个隐层神经元之间的权值，代表第m个隐层神经元到第n输出层神经元之间的权值，代表第m个承接层到第m个隐层神经元之间的权值，、分别代表隐层和输出层的传递函数，、分别代表各层神经元之间的输入偏置，、分别代表隐层输出向量和其承接层的反馈...
【技术特征摘要】
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