基于DSP 的开关磁阻电机磁链特性检测与神经网络建模 - 电工技术学报.PDFVIP

20 11 年 2 月 电 工 技 术 学 报 Vol.26 No. 2 第 26 卷第 2 期 TRAN SACTION S OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Feb . 20 11 基于DSP 的开关磁阻电机磁链特性检测与神 经网络建模 1 1 2 1 薛梅 夏长亮 王慧敏 谢细明 （1. 天津大学电气与自动化工程学院 天津 300072 2. 天津工业大学电气工程与自动化学院 天津 300 160） 摘要 基于实测磁化曲线提出一种开 磁阻电机小波神经网络磁链模型。设计了基于 DSP 的开 磁阻电机磁链特性检测系统，在上位机中采用离散方法计算磁链值，获得不同角位 置下的电机磁化曲线族 ；利用实测磁链特性建立神经网络模型，选择Mexican hat 小波函数作 为隐层激励函数，采用下降梯度法对网络进行训练以确定模型参数。仿真结果表明，所提出的 开 磁阻电机小波神经网络磁链模型具有较小的误差和较 的泛化能力，对实现开 磁阻电机 在线优化控制具有实际意义。 关键词：开 磁阻电机 磁链特性 小波神经网络 DSP TMS320F28 12 中图分类 ：TM35 1 Flux Linkage Characteristic Measurement Based on DSP and Artificial Neural Network Modeling for Switched Reluctance Motor X ue M ei1 X ia Chang liang 1 Wang H uimin2 X ie X iming 1 （1. Tianj in University Tianj in 300072 China 2. Tianj in Polytechnic University Tianj in 300 160 China ） Abstract A wavelet neural network(WNN) model of flux linkage characteristic based on measured magnetization curves is presented for switched reluctance motors(SRM). A flux linkage measuring installation is setup by using a digital signal processor(DSP). The magnetization curves at different rotor positions are obtained by calculating flux linkage using a discrete method on an upper level computer . Then, a feed-forward neural network(FFNN) model of flux linkage characteristic is proposed. The commonly used Mexican hat wavelet is chosen as the activation function for hidden- layer neurons, and its parameters are determine