【摘 要】
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分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)的基本原理,在此基础上提出了一种基于复合人工神经网络(ANN)的SVPWM新算法,充分地利用ANN的快速并行处理能力、学习能力,缩短了计算时间,减低了由控制延时引起的谐波成分。最后在MATLAB/Simulink环境下结合ANN工具箱建立了仿真模型,在感应电机直接磁场定向的矢量控制系统中进行了仿真研究,仿真结果证明了基于复合网络的SVPWM新算法的可行性。
【机 构】
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江南大学控制科学与工程研究中心电气自动化研究所
【基金项目】
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教育部科学技术研究项目（03085）
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分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)的基本原理,在此基础上提出了一种基于复合人工神经网络(ANN)的SVPWM新算法,充分地利用ANN的快速并行处理能力、学习能力,缩短了计算时间,减低了由控制延时引起的谐波成分。最后在MATLAB/Simulink环境下结合ANN工具箱建立了仿真模型,在感应电机直接磁场定向的矢量控制系统中进行了仿真研究,仿真结果证明了基于复合网络的SVPWM新算法的可行性。
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