永磁同步电机在线参数辨识——基于 Adaline 神经网络的探索
一、引言
随着工业自动化和智能制造的快速发展，永磁同步电机（PMSM）的应用越来越广泛。在电机控制系统
中，对电机参数的准确辨识是保证系统稳定性和性能的关键。传统的电机参数辨识方法往往需要离线
进行，而在线参数辨识技术则能够实时地更新电机参数，以适应电机运行过程中的变化。本文将探讨
如何使用 Adaline 神经网络实现永磁同步电机的在线参数辨识，尤其是电阻、电感、磁链等关键参
数的在线辨识。
二、永磁同步电机参数辨识的重要性
永磁同步电机的性能与其参数密切相关，如电阻、电感、磁链等。这些参数的变化会直接影响电机的
运行状态和效率。因此，对电机参数的准确辨识是保证电机控制系统稳定性和性能的重要前提。传统
的电机参数辨识方法往往需要停机进行，无法满足实时性要求。而在线参数辨识技术则能够实时地更
新电机参数，以适应电机运行过程中的变化，提高系统的稳定性和性能。
三、Adaline 神经网络在参数辨识中的应用
Adaline 神经网络是一种自适应线性神经网络，具有自学习和自适应能力。在永磁同步电机参数辨识
中，Adaline 神经网络可以通过学习电机的输入输出数据，自动提取电机的特征信息，并建立输入输
出之间的非线性关系模型。通过训练 Adaline 神经网络，可以实现对电机电阻、电感、磁链等关键
参数的在线辨识。
四、在线参数辨识的实现过程
1. 数据采集：通过传感器等设备实时采集电机的运行数据，包括电流、电压、转速等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，如去除噪声、滤波等。
3. 训练 Adaline 神经网络：使用预处理后的数据训练 Adaline 神经网络，建立输入输出之间的
非线性关系模型。
4. 在线辨识：在电机运行过程中，通过 Adaline 神经网络实时更新电机的电阻、电感、磁链等关
键参数。
5. 反馈控制：将辨识得到的参数反馈给控制系统，以实现对电机的精确控制。
五、结论
