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时间:2020-05-15
《基于LSSVM的多输入多输出开关磁阻电机建模.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第l9卷第6期电机与控制学报V01.19No.62015年6月ElectricMachinesandControlJune2015基于LSSVM的多输入多输出开关磁阻电机建模徐宇柘,曹彦萍,钟锐(1.山东省海洋环境监测重点实验室,山东青岛266001;2.山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛266001;3.东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心,江苏南京210096)摘要:针对开关磁阻电机(SRM)非线性建模中多变量输出累积误差问题,根据实测样机数据,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法,建立了非线性多输入多输出(MIMO)SRM模型。与传统LSSVM法SRM模型相比在结
2、构上进行了改进,该模型中LSSVM的输入为角度、磁链,输出为电流、转矩及磁链对角度的偏导,此多输入多输出LSSVM避免了以往多个单输出LSSVM组合造成的累积误差。在SIMULINK中用S函数实现了LSSVM模型的仿真。实验结果表明,仿真电流波形和实测电流波形一致,实测峰值电流42A、峰值角度6.36。及关断角电流29A时,仿真的3个相应参数为43.5A、6.58。、29A,误差均较小,从而验证该文提出的建模方法的正确性和有效性。关键词:开关磁阻电机;最小二乘支持向量机;多输入多输出;非线性建模DoI:10.15938/j.emc.2015.06.007中图分类号:TM352文献标志码:
3、A文章编号:1007—449X(2015)06—0041—06MIMOmodelingofswitchedreluctancemotorsbasedonLSSVMXUYu.zhe!,,CAOYan.ping,ZHONGRui(1.ShandongProvincialKeyLaboratoryofOceanEnvironmentMonitoringTechnology,Qingdao266001,China;2.InstituteofOceanographicInstrumentation,ShandongAcademyofScience,Qingdao266001,China;3.Nat
4、ionalASICSystemEngineeringResearchCenter,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China)Abstract:Anonlinearmulti-inputmulti-output(MIMO)modelbasedonleastsquaressupportvectorma—chine(LSSVM)wasbuiltaccordingtothemeasuredprototypecharacteristics,aimingattheproblemofaccumulatedelTOl'2$withmulti—variableoutp
5、utofnonlinearswitchedreluctancemotor(SRM)mode1.AnimprovementinstructurewasconductedcomparedwiththetraditionalLSSVMmodelingofSRM.andtheinputsofLSSVMareangleandflux,and,outputsarecurrent,torqueandfluxpa~iMderivativesoftheangle,what’Smore,thismulti-outputLSSVMavoidstheaccumulatederrorscausedbythepre
6、viouscom—binationofmultisingle-outputLSSVM.ThesimulationofLSSVMmodelwascomplementedinSimulinkusingSfunction.Ithasbeenshownbyexperimentsthatthecurentwaveformobtainedbysimulationisconsistentwiththeexperimentalcurrentwaveform.Whenthepeakcurrentis42A,peakangleis6.36。andturn—offcurentis29Ainexperiment
7、,thecorespondingsimulationresultsare43.5A,6.58。and29A,whichverifythecorectnessandeffectivenessoftheproposedmodelingmethod.Keywords:switchedreluctancemotors;leastsquaressuppo~vectormachine;MIMO;nonlinearmodel收稿日期:2014—0
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