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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119766020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510026870.4，技术领域涉及：H02P21/00；该发明授权一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法及系统是由田艳兵;金奥;李永枭;唐旭;周晓燕;王素珍;杨智博;张海龙;徐新立设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于电机控制技术领域，具体涉及一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法及系统，以电机数学模型为基础，利用电机实际输出与数学模型计算值之间的转速差值作为数据集的输出，训练神经网络模型，有效克服了电机磁路非线性、电磁及机械惯性等因素导致的难以建立精确电机数学模型的问题，同时也解决了直接利用电机实际转速训练的神经网络模型在控制系统中应用受限的问题，减轻了神经网络训练负担以及模型复杂度。

本发明授权一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种永磁同步电机无速度传感器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立永磁同步电机数学模型，获得电机转速的实际值与数学模型计算值之间的差值； 5； ω为计算所得电机转速；J为电机的转动惯量；T L为电机负载转矩，T e为电机电磁转矩； 在电机运行过程中，电机的实际转速值与通过数学模型计算所得值存在一定的误差，其关系表示为： 6； 其中，ω r为电机实际转速；Δω为利用电机数学模型计算的电机转速误差； S2.将永磁同步电机三相定子电流、电压作为神经网络的输入量，将电机转速的计算误差作为输出量，据此构建基于LSTM神经网络的电机转速观测模型； 为了使电流数据符合神经网络的输入要求，对其进行归一化处理，引入归一化系数K，并设定K为： 7； i a、i b、i c为三相电流； 引入浮点相对误差限eps，令K eps=K+eps，处理后的三相电流可表示为： 8； 对其他的训练数据采用最大最小值归一化方式进行预处理，并将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，其中，训练集用于训练神经网络，测试集则用于评估训练好的神经网络的性能； S3.基于电机转子加速度限幅对LSTM神经网络模型的电机转速观测进行改进，对神经网络模型观测得到的转速值进行处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛理工大学，其通讯地址为：266011 山东省青岛市市北区抚顺路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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