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首页> 外文会议>ICCEE 2010;International conference on computer and electrical engineering >Neural-Network-Based Rotor Position Estimation for Switched Reluctance Motor in Full Range of Speed
【24h】

Neural-Network-Based Rotor Position Estimation for Switched Reluctance Motor in Full Range of Speed

机译：基于神经网络的全速范围内开关磁阻电动机转子位置估计

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This paper proposes a novel online neural network of Switched Reluctance Motor (SRM) in order to estimate rotor position. Online learning algorithms and training steps are also discussed and analyzed. At zero and low speeds, a voltage pulse injection method is used to estimate the initial rotor position. Neural network online training algorithm on 15kW three-phase 12/8 SRM is implemented by TMS320F2812 DSP. Experimental results demonstrate the proposed method has a good estimation performance with a maximal error lower than 1%.
机译：本文提出了一种新型的开关磁阻电机（SRM）在线神经网络，以估计转子位置。还讨论并分析了在线学习算法和培训步骤。在零速和低速时，电压脉冲注入方法用于估算初始转子位置。 TMS320F2812 DSP实现了15kW三相12/8 SRM的神经网络在线训练算法。实验结果表明，该方法具有良好的估计性能，最大误差小于1％。

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