申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2023-06-16

公开（公告）日：2023-11-07

公开（公告）号：CN117013904A

主分类号：H02P21/18

分类号：H02P21/18;H02P21/14;H02P25/089;H02P6/34;G06N3/006;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.11.07#公开

摘要：本发明公开了一种基于预处理和改进BPNN的SRM位置检测方法。所述方法为如下步骤：S1.利用ANSYS中的RMxprt模块搭建开关磁阻电机SRM模型，确定最优性能参数；S2.将模型导入Maxwell2D模块进行二维磁场有限元分析，获取磁链、转子位置角、电流数据；S3.将磁链、转子位置角、电流数据导出并加入预处理函数项；S4.将数据放入麻雀搜索算法优化BP神经网络SparrowSearchAlgorithm‑BackPropagationNeuralNetwork,SSA‑BPNN训练，利用SSA‑BPNN实现转子位置角间接检测。本发明是一种基于预处理技术和麻雀搜索算法优化BP神经网络的开关磁阻电机间接位置检测方法，传统检测方法的线性解析公式很难表达电磁特性，本方法的SSA‑BPNN非线性模型能够准确表达非线性的电磁特性，同时SSA对BPNN参数的寻优并附加预处理函数项提高了模型精度，故相比于现有检测方法，本方法具有检测速度快、准确率高、泛化性强和可行性高的特点。

主权项：1.一种基于预处理和改进BPNN的SRM位置检测方法，其特征在于，所述步骤包括：S1.利用ANSYS中的RMxprt模块根据电机实际参数搭建128极开关磁阻电机SRM模型，根据结构参数对SRM性能的影响运行调试，按照控制变量法确定SRM的最优性能参数；S2.将RMxprt中设计的SRM模型导入ANSYS中的Maxwell2D模块进行二维磁场有限元分析，获取SRM的磁链、转子位置角、电流数据；S3.将所获取的磁链、转子位置角、电流数据导出，构造预处理函数项后，进行标记和归一化操作；S4.将预处理函数和磁链、转子位置角、电流数据应用于麻雀搜索算法优化BP神经网络SSA-BPNN，取预处理函数、磁链和电流为输入，转子位置角为输出，经训练得SSA-BPNN非线性回归模型，实现SRM转子位置角检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于预处理和改进BPNN的SRM位置检测方法

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