【摘 要】
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为提高开关磁阻电动机(SRM)调速系统性能,在测取准确磁特性样本数据基础上,利用神经网络所具有的非线性映射能力,基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM的非线性
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,天津大学电气与自动化工程学院,中纺机电研究所
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为提高开关磁阻电动机(SRM)调速系统性能,在测取准确磁特性样本数据基础上,利用神经网络所具有的非线性映射能力,基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM的非线性模型.该模型训练收敛快,泛化能力强,且网络规模小,便于实时控制.经与样机实测数据比较,验证了该模型的准确性.将所建模型与准线性模型对比,显示出神经网络模型优越.
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