摘要：永磁同步电机（PMSM）具有动态响应快、功率密度高、低速大转矩等优点，但是温度变化和复杂工况会造成PMSM参数的变化，进而影响电机性能并且降低效率。针对模型预测电流控制中电机参数变化导致的控制器参数失配问题，首先采用自适应线性（Adaline）神经网络进行PMSM的交直轴电感、磁链和电阻等参数在线辨识，然后引入归一化最小均方误差（NLMS）算法对Adaline神经网络算法进行改进，以提高算法的收敛速度和计算精度。此外，利用模型预测控制中的高频电流成分对PMSM转子位置进行计算，获得转子位置角和转速两个参数，以达到无位置传感器控制的目的。实验结果表明，改进后的NLMS-Adaline神经网络相比递推RLS和传统Adaline在线辨识的速度和精确度上都有所提升，对参数失配有良好的适应性。

      关键词：永磁同步电机；参数在线辨识；自适应线性神经网络；归一化；模型预测电流控制

      中图分类号：TM35     文献标识码：A