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基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识
基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识
摘要：车载异步电机广泛应用于汽车行业，准确辨识其参数对于电机的控制和性能优化具有重要意义。本论文研究了基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识方法，并通过实验验证了该方法的有效性和稳定性。结果表明，该方法能够准确地辨识车载异步电机的参数，并具有较高的预测精度和鲁棒性。
关键词：车载异步电机，参数辨识，人工神经网络，预测精度，鲁棒性
1.引言
随着汽车行业的快速发展，车载异步电机作为汽车驱动系统的重要组成部分，其性能对于汽车的动力、控制和安全都有着重要影响。然而，目前对于车载异步电机参数的准确辨识仍然存在一定的难度，传统的参数辨识方法不仅计算复杂度高，而且精度难以保证。因此，开发一种精确、高效且鲁棒的车载异步电机参数辨识方法具有重要意义。
2.相关工作
2.1传统的参数辨识方法
传统的参数辨识方法主要基于数学模型和最小二乘等原理，通过测量电机的输入和输出信号，采用数学模型对电机参数进行估计和找寻。然而，这类方法往往需要大量的测量数据和繁琐的计算过程，且对于电机非线性和参数变化较大的情况下，估计结果容易出现误差。
2.2人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的计算模型，其具有较强的非线性映射能力和适应性。近年来，人工神经网络在参数辨识、预测和控制等领域取得了显著的成果。通过适当的网络结构和训练算法，人工神经网络能够从海量的数据中学习到电机的参数关系，从而实现对汽车异步电机参数辨识的目标。
3.基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识方法
3.1数据采集与预处理
首先，需要采集车载异步电机的输入和输出数据，包括电流、电压、转速等参数。这些数据需经过预处理，如去除噪声、归一化等，以提高模型训练的准确性和稳定性。
3.2网络结构设计
接下来，需要设计人工神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收电机的输入信号，隐藏层通过一系列的神经元对输入信号进行非线性映射，输出层输出电机的参数估计值。
3.3训练与优化
建立网络模型后，需要对网络进行训练和优化。训练过程采用反向传播算法，通过最小化网络输出和实际输出之间的误差，来不断调整网络权值和偏置，使网络达到最佳的参数估计性能。
4.实验与结果分析
为了验证基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识方法的有效性和稳定性，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法能够准确地辨识车载异步电机的参数，具有较高的预测精度和鲁棒性。
5.结论与展望
本论文研究了基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识方法，并通过实验验证了该方法的有效性和稳定性。结果表明，该方法能够准确地辨识车载异步电机的参数，并具有较高的预测精度和鲁棒性。未来，可以进一步改进网络结构和优化算法，提高参数辨识的准确性和适应性。
参考文献：
[1]Li,X.,Chen,X.,&Zhang,C.(2020).ParameterIdentificationandControlforaClassofAsynchronousMotorsBasedontheImprovedElmanNeuralNetwork.Complexity,2020.
[2]Han,S.,Ma,T.,Zhao,Z.,&Gao,F.(2019).Parameteridentificationofasquirrel-cageinductionmotorbasedondeeprecurrentneuralnetwork.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,66(9),6852-6860.