一种基于神经网络的永磁同步电机转子位置计算方法

本发明公开了一种基于神经网络的永磁同步电机转子位置计算方法，属于电机控制技术领域，本发明适用于不同转速以及不同负载工况下的转子位置计算，且计算准确度高，当电机负载或者转速发生突变时，也能迅速响应，并且随着电机稳定运行后转子位置估计误差逐步减小，最终稳定在‑0.05‑0.05rad范围内，具有较强的鲁棒性，且神经网络训练所采用算法，具有更快的收敛特性，只需要迭代50次，即可完成网络的训练，可以有效的降低开发周期，同时，本发明适用于全速度范围，并且不依赖于电机参数，根据算法自训练自学习找出两相静止坐标系下的定子电流、电压和转子位置之间的映射关系，且不需要额外增加系统装配空间，以此降低系统体积和成本。