基于神经网络的步进电机细分电流最佳设计

摘要：

提出用神经网络来确定步进电机最佳细分电流的思想.介绍了最佳细分电流数据训练集的简易方法,设计了多层前向神经网络的学习和仿真程序并进行了仿真实验.在学习中使用了Bayes正则化算法,使得网络的推广能力得到提高,同时为了避免多层前向神经网络陷入局部极小点,使用了权值调整技术.文中首次给出了用神经网络获得的64细分、8bit存储时的最佳细分电流数据表,对同行研究有直接参考价值.

关键词：神经网络、步进电机、细分、电流、设计

所属期刊栏目：38

分类号：TM383.6(电机)

在线出版日期：2005-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：20-22