【摘 要】
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提出了基于小波神经网络控制的无刷电机控制系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和
【机 构】
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佛山科学技术学院工学院,华南理工大学自动化科学与工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金，广东省高教厅自然科学基金，广东省佛山市科技发展专项基金
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提出了基于小波神经网络控制的无刷电机控制系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和故障状态的检测以便能实时保护.仿真结果表明该方法能大大改善调速系统的静态、动态性能,具有优良的控制效果,小波检测灵敏度高,对噪声有较高的鲁棒性,具有广阔的应用前景.
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