10.3969/j.issn.1001-6848.2008.12.013
DTC系统中神经网络转速辨识器优化研究
基于直接转矩控制(DTC)系统中的非线性关系,提出了利用改进粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络来构造转速辨识器.利用惯性权重线性递减法和粒子调整机制相结合来改进PSO算法,能加快BP神经网络收敛速度并实现全局搜索.通过对3种改进BP神经网络的仿真和实验,验证了改进PSO-BP神经网络能够使系统具有更为良好的静态和动态性能.
粒子群优化算法、BP神经网络、直接转矩控制、转速辨识器、异步电动机
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TM343(电机)
2009-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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