【摘 要】
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为实现磁悬浮开关磁阻电机悬浮力和旋转力之间的解耦控制,针对传统神经网络收敛速度慢,存在过拟合和易陷入局部极小值三个问题,提出了一种基于改进LM神经网络逆模型的磁悬浮
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60774044）
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为实现磁悬浮开关磁阻电机悬浮力和旋转力之间的解耦控制,针对传统神经网络收敛速度慢,存在过拟合和易陷入局部极小值三个问题,提出了一种基于改进LM神经网络逆模型的磁悬浮开关磁阻电机解耦控制方法。该方法将LM算法引入网络,同时采用最近邻聚类法和归一化法对将样本数据进行修剪,并采用择优原则对LM模型的选取进行优化。为验证方法的有效性,采用传统方法训练网络,对比分析新方法的收敛、泛化以及解耦效果,仿真结果表明：该方法克服了传统网络的缺点,实现了磁悬浮开关磁阻电机径向两自由度悬浮力和旋转力三者之间的精确解耦。
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