神经估计器在 MATLAB 开发中用于实现异步电机驱动器的无速度传感器运行

该模型展示了使用前馈神经网络（静态神经网络）来估计（更精确地近似）感应电机机械速度的可能性。 此类任务的主要挑战是构建有效的近似基。 这里使用了http://dx.doi.org/10.1109/EURCON.2007.4400678中描述的 6 个启发式信号。 应该注意的是，任何仅利用基本激励（基本模型）的估计方法在零定子磁通频率时都会失败。 感应电机在零定子频率下变成一个不可观察的系统。 建议的解决方案也有这个限制。 如果需要在零频率下进行控制，则必须采用其他技术。 有关更多提示，请参见例如http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2005.862324 。 有关此特定驱动器中分析控制器调整的一些详细信息，请参阅https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52706-dsfoc-drive-and-kess