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电动机在一定的负载下以一定的电压、一定的频率时,可以工作在最好的状态。本文提出了用人工智能神经网络预测当负载转矩和速度变化时的工作电压和频率,提高了电动机的效率。实验结果表明,该方法改善了控制系统的鲁棒性,提高了网络学习能力,改善了学习性能,在神经网络控制中有一定推广价值。
基于神经网络的电动机间接矢量控制系统
【摘 要】
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电动机在一定的负载下以一定的电压、一定的频率时,可以工作在最好的状态。本文提出了用人工智能神经网络预测当负载转矩和速度变化时的工作电压和频率,提高了电动机的效率。
【机 构】
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湖南工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年2期
【基金项目】
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基金项目：基金申请人：刘星平,项目名称：工业以太网与现场总线互连的网络控制策略研究,基金颁发部门：湖南省教育厅（07c209）
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