电机的直接转矩控制用神经网络替代定子磁链观测器

资 源 简 介

电机的直接转矩控制用神经网络替代定子磁链观测器

详 情 说 明

电机的直接转矩控制（DTC）是一种高性能控制策略，它通过直接调节转矩和磁链来实现快速动态响应。传统的DTC系统中，定子磁链观测器是关键环节，但其性能易受电机参数变化和测量噪声的影响。近年来，神经网络因其强大的非线性逼近能力和自适应特性，被引入作为替代方案。

利用神经网络替代传统定子磁链观测器的核心思路是通过训练数据学习电机动态特性，直接映射电压、电流等可测信号与磁链的关系。相较于模型依赖的观测器，这种数据驱动方法对参数鲁棒性更强，且能自动适应电机运行状态的变化。实际应用中，通常采用前馈神经网络或递归神经网络结构，通过离线训练和在线微调实现高精度磁链估计。

这一改进不仅简化了系统结构，还提升了控制性能，特别是在电机参数时变或存在未建模动态的场景中。未来，结合深度学习等更复杂的网络结构，有望进一步突破传统观测器的理论局限。