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首页> 外文会议>The IEE Seminar on Autonomous Agents in Control, 2005 >Sensorless vector control of induction motors in fuel cell vehicleusing a neuro-fuzzy speed controller and an online artificial neuralnetwork speed estimator
【24h】

Sensorless vector control of induction motors in fuel cell vehicleusing a neuro-fuzzy speed controller and an online artificial neuralnetwork speed estimator

机译：使用神经模糊速度控制器和在线人工神经网络速度估计器的燃料电池车辆感应电动机的无传感器矢量控制

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A sensorless speed control method for induction motors in a fuelcell vehicle is presented. An artificial neural network (ANN) estimatesthe speed, and a neuro-fuzzy controller (NFC) is used in the speedcontrol loop to overcome the nonlinearity of the plant. A PI controllercontrols the motor flux and the NFC determines the required torque. Thetuning of the NFC is simple and this is one of the advantages of NFCscompared with the conventional PI controllers. In addition, thenonlinear behavior of the NFC increases its robustness against variationof parameters in the plant. The speed estimation is done by a two-layeronline neural network in the rotating coordinate fixed with rotor flux.The ANN estimator has a simple structure, and its parameters areadjusted online. The simulation and experimental results are given toprove the effectiveness of this approach
机译：燃料中感应电动机的无传感器速度控制方法 提出了细胞载体。人工神经网络（ANN）估算 速度，并在速度中使用神经模糊控制器（NFC） 控制回路克服了设备的非线性。 PI控制器 控制电机磁通量，NFC确定所需的扭矩。这 NFC的调整非常简单，这是NFC的优点之一 与传统的PI控制器相比。除此之外 NFC的非线性行为提高了其抗变化的鲁棒性 设备中的参数。速度估算由两层完成 转子磁链固定的旋转坐标系中的在线神经网络。 ANN估计器结构简单，其参数为 在线调整。仿真和实验结果给出 证明这种方法的有效性

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