变异蚁群神经网络及其对DTC转速的辨识

• 作者: 曹承志 杜晶 郭晓凤
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 蚁群算法 直接转矩控制 变异机制 转速辨识
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.10.020

摘要

将变异机制引入基本蚁群算法中,然后利用这种变异蚁群算法去优化神经网络的权值,有效地解决了神经网络容易陷入极小点的缺点,同时又远比只采用单一的基本蚁群算法提高了收敛速度,从而得到一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即变异蚁群神经网络.通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明:这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹承志	沈阳工业大学信息科学与工程学院	24	355	10.0	18.0
2	杜晶	沈阳工业大学信息科学与工程学院	2	15	2.0	2.0
3	郭晓凤	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0