动态驱动神经网络辨识永磁直线同步电动机模型

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永磁直线同步电动机(PMLSM)模型的建立对研究其稳态特性、动态特性和控制策略都是非常重要的.本文利用动态驱动神经网络对其进行建模,并在代价函数一致的基础上加入残差分析法来辨识模型的阶次,使得神经网络具有自动识别阶次的能力.为了克服神经网络结构依靠人工试凑的不足,使用基于Hession矩阵的修剪法来优化其结构.考虑到改进BP算法(学习速率自适应、动量项的方法)的一些固有缺点,使用NDEKF(基于节点的解耦扩展Kalman滤波器算法)来训练网络.实验证明,混合网络能够准确辨识出试验样机的阶次并且输出结果与实
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