基于BP神经网络的表面式永磁同步电机模型预测控制方法

本发明公开了基于BP神经网络的表面式永磁同步电机模型预测控制方法，本发明采用BP神经网络替代表面式永磁同步电机模型预测算法，BP神经网络具有强大的非线性拟合和模式识别分类的能力，其分布式并行运算的特点可以大大减少算法的运算时间和运算负担，提高系统的及时性，并且BP神经网络替代模型预测算法的准确率和效果均令人满意，其选择最优电压矢量的准确率可以达到88.34％，由于神经网络没有反馈和纠正能力，通过设置一个开关量和阈值切换神经网络工作模式和MPC工作模式可以有效解决BP神经网络动态阶跃下的失控问题。