[发明专利]一种永磁同步电机神经网络左逆状态观测方法

权利要求书

1.一种永磁同步电机神经网络左逆状态观测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）将逆Park变换与空间矢量脉宽调制方式下的电压源型逆变器相结合构成扩展逆变器控制部分以驱动永磁同步电机，同时连接电流检测与计算模块，构成一个整体形成永磁同步电机复合观测对象；

2）建立永磁同步电机内含传感器的等效数学模型，并根据该等效数学模型，针对电机转速、电压与定子电流之间的耦合，在分析永磁同步电机左可逆性的基础上，采用多层前馈神经网络加若干非线性跟踪微分器构造虚拟内含传感器的永磁同步电机神经网络左逆状态观测器，引入最速下降学习算法训练调节多层前馈神经网络的参数和权值系数；

3）将训练好的的永磁同步电机神经网络左逆状态观测器串联在永磁同步电机复合观测对象之后构成单位伪线性系统，此时原系统被等效成1个转速观测子线性系统和1个位置观测子系统；

4）利用单位伪线性系统，观测永磁同步电机的电机转速及转子角位置。

2.根据权利要求1所述的永磁同步电机神经网络左逆状态观测方法，其特征在于，所述永磁同步电机复合观测对象，其输出为永磁同步电机在两相旋转坐标系下下的定子电压：d轴电压u_sd、q轴电压u_sq，其直接可测量状态变量为永磁同步电机在两相旋转坐标系下的电流：d轴电流i_sd、q轴电流i_sq，其不直接可测量状态变量以及输出为永磁同步电机的转速ω_r及转子角位置θ。

3.根据权利要求2所述的永磁同步电机神经网络左逆状态观测方法，其特征在于，所述多层前馈神经网络具有5个输入节点和2个输出节点，所述跟踪微分器为4个，多层前馈神经网络的5个输入量为输出量为ω_r和θ，其中分别为经跟踪微分器所得的u_sd、u_sq、i_sd、i_sq的跟踪信号，为经跟踪微分器所得的i_sq的跟踪微分信号。

4.根据权利要求3所述的永磁同步电机神经网络左逆状态观测方法，其特征在于，所述多层前馈神经网络采用三层网络，第一层为输入层，输入节点数为5，神经元为输入节点，代表输入语言变量，本层仅用于传递信号到下一层，第二层为隐含层，节点数为16，每个节点表示一个语言变量值，用于实现输入与输出之间的任意非线性映射，第三层为输出层，利用误差逐层回递修正层与层之间各节点的权值和阈值，同时进行输出。