【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面装式永磁同步电机参数辨识领域，特别涉及一种基于narx神经网络的永磁同步电机辨识方法。
技术介绍
1、永磁同步电机是一种高效、高性能的电机，在电动汽车、工业自动化和可再生能源等领域得到广泛应用。准确的电机参数对于控制性能和系统稳定性至关重要。然而，由于制造差异和环境变化等因素的影响，电机参数可能会发生变化，需要进行参数辨识来获取准确的参数信息。
2、传统的方法包括数学模型和实验测试，但存在限制。因此，需要探索新的永磁同步电机参数辨识方法，以提高参数辨识的准确性和效率。
技术实现思路
1、为解决上述不足之处，本专利技术提供了一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，以提高辨识的精确度和效率。
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，包括以下步骤：
3、根据离散电流方程构建一阶待辨识参数的narx神经网络模型；
4、获取电机历史状态数据，并将历史状态数据输入至narx神经网络模型，通过训练得到待辨识参数的预测值。
5、所述的narx神经网络模型，通过以下步骤得到：
6、初始narx网络表达式为：
7、y(n+1)＝f[y(n)，...，y(n-dy+1)，u(n-k)，u(n-k-1)，...，u(n-k-du+1)]
8、其中，u(n)∈r和y(n)∈r分别表示离散时间步长为n时的narx神经网络模型输入
9、令k＝0，初始narx网络表达式简化为：
10、y(n+1)＝f[y(n)，...，y(n-dy+1)，u(n)，u(n-1)，...，u(n-du+1)]
11、选取一阶时延得到最终的narx神经网络形式为：
12、y(n+1)＝f[y(n)，u(n)，y(n-1)，u(n-1)]
13、y(n+1)作为n+1时刻的估计值。
14、所述待辨识参数，通过以下步骤得到：
15、根据离散电压方程结合id＝0的矢量控制转换为q轴离散电流方程，所述q轴离散电流模型为：
16、iq(k)＝aiq(k-1)+b[uq(k)+uq(k-1)]+c[ω(k)id(k)+ω(k-1)id(k-1)]+d[ω(k)+ω(k-1)]
17、其中参数a，b，c，d表示为：
18、
19、iq(k)为永磁同步电机在时刻k的q轴电流，iq(k-1)为永磁同步电机在k-1时刻的q轴电流，uq(k-1)为永磁同步电机在k-1时刻的q轴电压，ω(k-1)为永磁同步电机在时刻k-1的转速，其中rs为永磁同步电机的定子电阻，l为电感，ψf为永磁同步电机的永磁体磁链,ts为采样时间；
20、通过a，b，c，d的关系得到待辨识参数：
21、
22、所述一阶待辨识参数的narx神经网络模型如下：
23、
24、ftansig表示双曲正切sigmoid激活函数，m表示神经元个数，w1i，w2i，w3i，w4i，w5i表示神经网络模型的权值，b1、b2表示偏置项；uq(n)表示永磁同步电机在n时刻的q轴电压,ω(n)表示永磁同步电机在时刻n的转速，id(n)为永磁同步电机在时刻n的d轴电流，iq(n)为永磁同步电机在时刻n的q轴电流。
25、对narx神经网络模型进行评价，包括以下步骤：
26、将一阶待辨识参数的narx神经网络模型的输出与真实值，通过均方误差损失函数，评价narx神经网络模型的训练误差：
27、
28、e(n)表示n时刻神经网络模型预测值与真实值之间的误差；iq(n)为永磁同步电机在时刻n的q轴电流，为永磁同步电机在时刻n的q轴电流的预测值；
29、将j(n)与阈值进行比较；若j(n)超出阈值，则根据设置精度，不断调整神经网络的w1i，w2i，w3i，w4i，w5i权值，直到j(n)不超过阈值范围为止，得到最终参数的辨识值。
30、.一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识系统，包括：
31、神经网络模型构建模块，用于根据离散电流方程构建一阶待辨识参数的narx神经网络模型；
32、电机参数辨识模块，用于获取电机历史状态数据，并将历史状态数据输入至narx神经网络模型，通过训练得到待辨识参数的预测值。
33、本专利技术具有以下有益效果及优点：
34、1.narx神经网络可以建模复杂的非线性关系，而永磁同步电机的行为通常包含非线性特性。相比传统的线性模型方法，narx神经网络可以更准确地捕捉电机系统的非线性行为。
35、2.narx神经网络可以根据输入和输出数据的特征进行自适应调整。对于永磁同步电机参数辨识，可以根据实时采集的电流、电压和转速等数据，灵活地调整神经网络的结构和参数，以适应不同工况和环境条件下的电机特性。
36、3.相对于传统的基于数学模型的方法和实验测试方法，narx神经网络参数辨识可以更快速地进行。一旦神经网络模型训练完成，参数辨识过程可以在实时或离线情况下迅速进行，大大缩短了辨识时间，提高了工程应用的效率。
37、4.narx神经网络方法不仅适用于永磁同步电机参数辨识，还可以应用于其他类型的电机和复杂系统的参数辨识。这种通用性使得narx神经网络成为一种强大而灵活的工具，可在各种应用场景中进行参数辨识任务
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1.一种基于NARX神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于NARX神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述NARX神经网络模型，通过以下步骤得到：
3.根据权利要求1所述的一种基于NARX神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述待辨识参数，通过以下步骤得到：
4.根据权利要求1所述的一种基于NARX神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述一阶待辨识参数的NARX神经网络模型如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于NARX神经网络的永磁同步电机数辨识方法，其特征在于，对NARX神经网络模型进行评价，包括以下步骤：
6.一种基于NARX神经网络的永磁同步电机参数辨识系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述narx神经网络模型，通过以下步骤得到：
3.根据权利要求1所述的一种基于narx神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述待辨识参数，通过以下步骤得到：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：陈猛，王梓伊，张兆中，王广宇，任维友，韩洋洋，张鑫，
申请(专利权)人：沈阳中科数控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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