【摘 要】
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神经网络具有强大的非线性映射能力,非常适用于对磁链特性高度非线性的开关磁阻电机（SRM）转子位置的预估。然而,由于其网络结构、初始连接权值和阈值的不确定性,很难一次获得理
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神经网络具有强大的非线性映射能力,非常适用于对磁链特性高度非线性的开关磁阻电机（SRM）转子位置的预估。然而,由于其网络结构、初始连接权值和阈值的不确定性,很难一次获得理想的训练结果。提出了一种基于遗传优化神经网络（GANN）的SRM无位置传感器位置预估方法,利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,在此基础之上,以磁链和电流为输入、转子位置为输出,建立了预估模型。仿真结果表明,该方法可以在不同转速下对转子位置进行准确的预估,其预估误差不大于2°。
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