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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器，基于开关磁阻电机的转矩特性，采集相对应的输入输出数据构建样本数据集{x,y,z}，以x、y作为输入数据的要求，搭建一个二维输入二维输出的多维泰勒网MTN模型；以z作为对应标签数据的要求，在所搭建的多维泰勒网MTN模型的二维输出层后增加一个全连接层，达到模型的归一拟合作用。基于此模型训练得到的BP‑MTN模型，即为开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器，实现了对开关磁阻电机的转矩拟合预测，从而可以有效替代转矩传感器，实现对开关磁阻电机转矩的在线估计和测量，为开关磁阻电机的高性能转矩控制的实施提供精确的实时转矩反馈。

主权项：1.一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建样本数据集：将转子位置角度θ和相电流i输入开关磁阻电机，再用转矩传感器采集所述开关磁阻电机对应的电机转矩T，然后基于所述转子位置角度θ、相电流i和电机转矩T，构建样本数据集{x,y,z}，其中，x表示所述转子位置角度θ的一维集合向量，y表示所述相电流i的一维集合向量，z表示所述电机转矩T的一维集合向量；S2：提取所述样本数据集{x,y,z}中的x和y，并将x和y组建成二维输入矩阵，然后对所述二维输入矩阵进行数据归一化操作更新；同时提取所述样本数据集{x,y,z}中的z作为开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值对应的标签向量；S3：构建以二维输入矩阵为输入，以开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值为输出的二维输入、二维输出的多维泰勒网MTN模型；S4：采用经过归一化操作更新后的二维输入矩阵对所述多维泰勒网MTN模型进行训练并输出开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值同时初始化多维泰勒网MTN模型二维输出节点上的权值集合向量w1和权值集合向量w2、多维泰勒网MTN模型的最终输出节点的权值集合向量λ，然后对所述标签向量z和网络预估输出值进行误差计算，再根据反向传播算法计算所述权值集合向量w1、w2和λ的权值梯度，最后根据训练过程中的误差收敛曲线、基于预设的步长对所述权值集合向量w1、w2和λ进行更新，此时的多维泰勒网MTN模型即为BP-MTN模型。

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