【摘 要】
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针对感应电动机直接转矩控制模糊实现中模糊规则的参数难以设计等问题,文章提出了一种基于直接转矩控制的模糊神经元网络实现方法,来自动调整模糊系统中设计参数.在直接转矩
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针对感应电动机直接转矩控制模糊实现中模糊规则的参数难以设计等问题,文章提出了一种基于直接转矩控制的模糊神经元网络实现方法,来自动调整模糊系统中设计参数.在直接转矩控制模糊实现中,由于模糊推理和解模糊化函数具有不可导性,文章提出了一种"软最大化"算子.并根据模糊实现及该算子,设计了一个6层模糊神经元网络,对该模糊神经元网络采用改进动态学习率的BP算法进行学习.仿真试验表明:利用学习过的模糊神经元网络可以改进系统的控制性能.
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