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基于GRNN的永磁同步电动机直接转矩控制

王明  李小川  王怡娜  李铭峰  林洋  
【摘要】:研究了一种基于泛化回归神经网络(GRNN)的永磁同步电动机(PMSM)直接转矩控制(DTC)策略。在策略中,利用设计的GRNN控制器替换传统PMSM-DTC转矩及磁链滞环控制器和开关状态选择表,通过GRNN对输入数据不断优化选择能力,它可以有效地解决由于传统Pang-Pang型滞环控制器引起的系统转矩脉动过大问题。同时,通过仿真验证了基于新型GRNN控制器的PMSM-DTC系统的控制性能。仿真结果表明:通过与常规的PMSM-DTC仿真结果相比较,新策略仍然具有较好的快速动态特性,尤其是系统稳态性能得到了明显改善。

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