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摘要:
神经网络具有自学习、自适应能力,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型.异步电机矢量控制技术是通过坐标变换,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制.为实现对交流电机快速和精确控制,本文基于单神经元设计出用于异步电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重,实现自适应控制.并将此设计应用于由数字信号处理器(DSP)实现的交流电机矢量控制系统中,实验表明此方法设计的控制器结构简单,易于数字化实现,控制系统动态性能良好.
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文献信息
篇名 神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用
来源期刊 中小型电机 学科 工学
关键词 矢量控制 神经元 自适应
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目 控制与保护
研究方向 页码范围 55-58,61
页数 5页 分类号 TM3
字数 2451字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6540.2003.06.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙宇新 江苏大学电气信息工程学院 39 314 7.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
矢量控制
神经元
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电机与控制应用
月刊
1673-6540
31-1959/TM
大16开
上海市武宁路505号
4-199
1959
chi
出版文献量(篇)
4216
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