粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性。