基于BP神经网络优化的MRAS永磁同步电机参数在线辨识方法

本发明提供了基于BP神经网络优化的MRAS永磁同步电机参数在线辨识方法，先构建两个BP神经网络模型，对两个模型进行离线训练优化，得到能准确预测转子磁链、和定子电感的最优神经网络模型；再基于MRAS分步辨识策略，搭建两级电机参数分步辨识单元，并将两个最优神经网络模型嵌入对应的电机参数分步辨识单元中，其中，基于考虑BP神经网络对定子电阻辨识效果差的问题，本发明中在第二MRAS参数辨识单元建立BP神经网络和自适应率单元，通过两者结合实现定子电阻和定子电感在线动态辨识。本发明采用离线训练‑在线辨识的方式，避免了传统方法中复杂的参数整定过程，辨识效率显著提高，辨识结果准确。