[发明专利]一种基于神经网络的超高速永磁同步电机速度观测方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的无传感器电机速度观测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1、检测电机母线端，读取k时刻的三相电流i_a(k)、i_b(k)、i_c(k)以及三相电压u_a(k)、u_b(k)、u_c(k)，经过Clark变换得到k时刻α-β两相静止坐标系下的电流i_α(k)、i_β(k)和电压u_α(k)、u_β(k)；

步骤2、将k时刻α-β两相静止坐标系下的电流i_α(k)、i_β(k)和电压u_α(k)、u_β(k)以及k-1时刻的转子转速估计值和转子角度估计值作为输入量送三层动态递归神经网络转子转速估计模块，估计k时刻的转子转速，得到k时刻的转子转速一步预估值

步骤3、对k时刻转子转速一步预估值与采样周期Ts相乘积，并与k-1时刻的转子角度求和，得到k时刻的转子角度一步预估值

步骤4、将k时刻α-β两相静止坐标系下的电流i_α(k)、i_β(k)和电压u_α(k)、u_β(k)经过Park变换得到k时刻d-q两相旋转坐标系下的电流真实值i_d(k)、i_q(k)和电压真实值u_d(k)、u_q(k)；

步骤5、计算k时刻d-q两相旋转坐标系下的电流真实值i_d(k)、i_q(k)与电流估计值之间的误差e_D(k)、e_Q(k)，然后根据电流误差e_D(k)、e_Q(k)计算得到k时刻转子转速误差Δω_r(k)和转子角度误差Δθ_r(k)，并修正预估的k时刻转子转速一步预估值和转子角度一步预估值得到k时刻的转子转速估计值和转子角度估计值其中，k时刻d-q两相旋转坐标系下的电流真实值i_d(k)、i_q(k)由k时刻的步骤4计算得到，k时刻d-q两相旋转坐标系下的电流估计值由k-1时刻的步骤6计算得到；

步骤6、将k时刻d-q两相旋转坐标系下的的电流真实值i_d(k)、i_q(k)和电压真实值u_d(k)、u_q(k)以及转子转速估计值作为输入量送三层动态神经网络定子电流估计模块，经计算得到k+1时刻定子电流估计值作为k+1时刻步骤5更新转速一步预估值和转子角度一步预估值以计算转速估计值和转子角度估计值的参数；

重复上述步骤，直到估计转速达到预设目标为止。

2.如权利要求1所述基于神经网络的无传感器电机速度观测方法，其特征在于，步骤2中，三层动态递归神经网络转子转速估计模块采用6-5-1结构，输入神经元为6个，具体为输出神经元为1个，即隐藏层神经元为5个；具体估计方法如下式所示：

其中，T_s为采样周期，P_n为电机极对数，Ψ_f为转子磁链，J为机械转动惯量，B为电机阻尼系数，T_L为负载转矩。

3.如权利要求2所述基于神经网络的无传感器电机速度观测方法，其特征在于，步骤3的具体方法为如下式所示，