一种基于优化神经网络建模的航空起发电机位置估计方法

本发明提供了一种基于优化神经网络建模的航空起发电机位置估计方法，包括：构建电机磁链、电流、转子位置数据表；构建电机位置估计卷积神经网络模型，相磁链值和转子位置为输入，相电流为输出；基于所构建数据表，采用贝叶斯优化算法调整模型超参数；计算电机相绕组磁链值，并用磁链值和滑模观测器估计转子位置作为模型输入，获得最优超参数下模型的估计相电流；构建滑模观测器，估计出电机转子角速度和转子位置。本发明利用贝叶斯优化的卷积神经网络对数据表“电流‑位置‑磁链”进行电机电磁特性建模，可精准地拟合电机非线性特性曲线，同时显著减少数据存储需求，降低存储成本；基于滑模观测器进行电机位置估计，可获得更精确的电机转子位置。