摘要：本发明提供了一种基于人工神经网络的永磁同步电机自整定速度控制器。以速度环的小信号模型为基础，结合PID控制器物理意义明显、结构简单的优势，以及神经网络强大的自适应能力，本发明设计了一个基于神经网络的速度控制器，由权重更新单元、重新训练单元和管理单元组成。权重更新单元实时更新权重值以调节输出结果，重新训练单元对神经网络的权重值重新进行训练，以将输出限定在允许的范围内，管理单元通过对转矩的观测及内部转矩给定发生器，判定是否需要启动重新训练单元。在每个控制周期中，管理单元监管权重更新单元及重新训练单元的工作，使两者相互配合，实现良好的实时速度控制。该发明提高了速度响应的性能，对参数变换具有很好的鲁棒性。

摘要：本发明提供了一种基于人工神经网络的永磁同步电机自整定速度控制器。以速度环的小信号模型为基础，结合PID控制器物理意义明显、结构简单的优势，以及神经网络强大的自适应能力，本发明设计了一个基于神经网络的速度控制器，由权重更新单元、重新训练单元和管理单元组成。权重更新单元实时更新权重值以调节输出结果，重新训练单元对神经网络的权重值重新进行训练，以将输出限定在允许的范围内，管理单元通过对转矩的观测及内部转矩给定发生器，判定是否需要启动重新训练单元。在每个控制周期中，管理单元监管权重更新单元及重新训练单元的工作，使两者相互配合，实现良好的实时速度控制。该发明提高了速度响应的性能，对参数变换具有很好的鲁棒性。