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基于长短记忆模式递归神经网络(LSTM-RNN)的异步电机参数辨识研究

陈龙  
【摘要】:感应电动机具有结构简单、制造成本低廉、质量较小、使用和维护方便以及运行可靠等优秀特点,广泛的应用于现代工业中。感应电机矢量控制的出现与改进提高了电机驱动性能。作为矢量控制的关键部分,参数辨识的精确度影响矢量控制的性能,尤其是转子电阻的精确度。针对经典的异步电机参数辨识模型在其参数辨识时存在精度低、容易陷入局部最优解和过拟合等问题的,本文提出了 LSTM-RNN(long short term memory recurrent neural network)长短记忆型神经网络对感应电机转子电阻辨识的一种新方法。将LSTM-RNN神经网络辨识结果与BP、RNN相比较,实验结果验证了本文所提方法的有效性与正确性。全文主要研究内容如下:1.介绍了异步电机参数辨识的研究现状与基于神经网络的感应电机参数辨识研宄现状以及RNN/LSTM的研究现状。2.介绍了异步电机在三种坐标系下的动态数学模型,并且推导了三种坐标系相互转换的表达式。3.阐述了 BP、RNN神经网络结构、学习方法、训练过程以及研宄理论,阐述了基于BP、RNN神经网络的异步电机转子电阻参数辨识的研宄方法,并对仿真结果进行分析比较。4.研究了 LSTM-RNN长短记忆型神经网络的理论知识与模型结构,通过LSTM-RNN神经网络对异步电机转子电阻进行辨识,并对仿真结果进行分析比较,将会证明这种新型神经网络的优越性。5.利用深度学习中的自动编码器与降噪编码器对转子电阻进行辨识研宄,仿真与实验结果验证了该方法的有效性。6.搭建了异步电机参数辨识实验平台,对数据进行采集,实验结果验证了上述方法的有效性以及正确性。


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