【摘 要】
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针对无刷直流电机的BP神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP神经网络初始权值进行离线训练.仿真结果显示改进PSO-BP神经网络控制系统比标准PSO-BP神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
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针对无刷直流电机的BP神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP神经网络初始权值进行离线训练.仿真结果显示改进PSO-BP神经网络控制系统比标准PSO-BP神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.
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