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公开(公告)号：CN108712116A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201710228824.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于极限学习机(ELM)的无刷直流电机无位置传感器控制方法。本发明提出的基于极限学习机的无位置传感器控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，换相逻辑信号作为输出，通过ELM网络的训练确定网络参数，再把确定好的网络模型换相逻辑信号运用到电机运行中，电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，输出则为换相逻辑信号。控制部分采用电流速度双闭环控制，将电流控制器的输出与ELM网络输出的换相逻辑信号进行相关逻辑运算得到逆变电路的控制信号。本发明的无位置传感器控制方法不仅具有动态性能好，鲁棒性高等优点，同时极限学习机的运用提高了控制器的精确度，算法的学习速率快，提高了控制器反应速度。
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公开(公告)号：CN107947650A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711169166.6
申请日：2017-11-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于极限学习机(ELM)分类的无刷直流电机无位置传感器控制方法。本发明提出的基于极限学习机的无位置传感器控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，转子位置信息作为输出，将直流电机转子位置分为6个区域，每个区域又对应相应开关管的开通，即换相逻辑信号。通过ELM网络的训练确定网络参数，再把训练好的网络模型运用到电机运行中，即可利用电机定子电压和电流求出转子位置信息。本发明的无位置传感器控制方法不仅具有动态性能好，鲁棒性高等优点，同时极限学习机的运用提高了控制器的精确度，算法的学习速率快，提高了控制器反应速度。
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公开(公告)号：CN108712116B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710228824.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于极限学习机(ELM)的无刷直流电机无位置传感器控制方法。本发明提出的基于极限学习机的无位置传感器控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，换相逻辑信号作为输出，通过ELM网络的训练确定网络参数，再把确定好的网络模型换相逻辑信号运用到电机运行中，电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，输出则为换相逻辑信号。控制部分采用电流速度双闭环控制，将电流控制器的输出与ELM网络输出的换相逻辑信号进行相关逻辑运算得到逆变电路的控制信号。本发明的无位置传感器控制方法不仅具有动态性能好，鲁棒性高等优点，同时极限学习机的运用提高了控制器的精确度，算法的学习速率快，提高了控制器反应速度。
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公开(公告)号：CN107947650B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201711169166.6
申请日：2017-11-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于极限学习机(ELM)分类的无刷直流电机无位置传感器控制方法。本发明提出的基于极限学习机的无位置传感器控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，转子位置信息作为输出，将直流电机转子位置分为6个区域，每个区域又对应相应开关管的开通，即换相逻辑信号。通过ELM网络的训练确定网络参数，再把训练好的网络模型运用到电机运行中，即可利用电机定子电压和电流求出转子位置信息。本发明的无位置传感器控制方法不仅具有动态性能好，鲁棒性高等优点，同时极限学习机的运用提高了控制器的精确度，算法的学习速率快，提高了控制器反应速度。
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