基于神经网络的PMLSM提升系统动态模型建立与仿真

永磁直线同步电动机 (PMLSM)提升系统 ,在结构上、控制机理上均与传统的提升模式不同。电机存在着铁心开断、三相绕组分布不对称以及运行过程中参数变化较大等因素 .采用理想的解析模型难以准确地反映该系统的运动特性。本文运用BP神经网络 ,建立了该系统的动态模型。侧重介绍了网络的学习算法 ,模型的构建、训练样本的获取、训练系数的选取等方法。仿真和实验结果表明 ,该模型比用解析法建立的数学模型更能逼真地反映出PMLSM提升系统的基本运动特性。