基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

• 作者: 肖建 蔡华斌
• 来源期刊: 机车电传动
• 学科: 工学
• 关键词: 感应电机 神经网络 辨识 仿真 电气传动 电动机特性
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TM343
• 字数: 4120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-128X.2006.06.004

摘要

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络.由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识.该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单.仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖建	西南交通大学电气工程学院	232	2867	26.0	38.0
2	蔡华斌	西南交通大学电气工程学院	6	14	2.0	3.0