【摘 要】
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开关磁阻电机(SRM)具有结构坚固免维护、控制灵活、可靠性高等诸多优点,然而转子位置传感器降低了系统可靠性和坚固度,是限制其推广的制约瓶颈。在分析支持向量机(SVM)基本原
【机 构】
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徐州工程学院信电工程学院,江苏省电力传动与自动控制工程技术研究中心
【基金项目】
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住建部科技计划项目(2015-K1-029);徐州市科技计划项目(KC14SM095);徐州工程学院校科研基金(XKY2013207,XKY2014210)
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开关磁阻电机(SRM)具有结构坚固免维护、控制灵活、可靠性高等诸多优点,然而转子位置传感器降低了系统可靠性和坚固度,是限制其推广的制约瓶颈。在分析支持向量机(SVM)基本原理的基础上,设计了粒子群优化(PSO)支持向量机网络,解决了可调参数难以确定的问题。以实验测量的SRM磁链特性为学习样本,提出了PSO-SVM的SRM转子位置估计方法,并对仿真结果与神经网络方法进行了对比。基于DSP+FPGA控制核心的仿真和实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,电机转子位置估计准确,动静态性能良好。
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