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论述了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络线性系统参数辨识方法，导出了辨识的充分条件，并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量，风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明，即使上述参量的不正确值高置面导致系统运行状况恶化时，该方法仍能保证辨识结果收敛于正确值。
神经网络参数辨识在具有传感器特性的传动系统中的应用
【摘 要】
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论述了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络线性系统参数辨识方法，导出了辨识的充分条件，并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量，风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明，即使上述参量的
【机 构】
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江苏理工大学
【出 处】
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农业工程学报
【发表日期】
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1998年4期
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