摘要：电机参数的变化会加大永磁同步电动机（PMSM）的控制难度，所以研究参数辨识对于闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义。在采用变分理论实现最小绝对值偏差法（LAD）的基础上，研究了一种基于递归神经网络（RNN）的辨识方法。仿真结果表明，该方法具有很快的收敛速度，能准确地辨识PMSM的定子电阻、d，q 轴电枢电感及转子磁链等参数，并且具有良好鲁棒性，在出现参数变化或异常值情况下仍能辨识到正确结果。

        关键词：永磁同步电机；参数辨识；变分理论；最小绝对值偏差法；递归神经网络

        中图分类号：TM351；TM341     文献标识码：A