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基于电流模型和电压模型的传统感应电机转子磁通观测器对参数不确定性很敏感。本文提出了一种基于前馈神经网络的非参数感应电机转子磁通估计器。该估计器无需电机参数即可运行，因此不受参数不确定性的影响。该模型采用 Levenberg-Marquardt 算法离线训练。所有数据收集、训练和测试过程均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。训练过程中强制迭代 1,000 个时期。此建模过程总共使用了 603,968 个数据集。该四输入两输出神经网络模型能够为磁场定向控制系统提供转子磁通估计，其误差为 3.41e-9 mse，训练时间为 28 分 49 秒。该模型在参考速度阶跃响应和参数不确定性下进行了测试。结果表明，所提出的估计器改进了电压模型和电流模型转子磁通观测器的参数不确定性。
基于 非参数 感应 电机 转子 磁链 估计 器 的 研究 .
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