基于GA的转速辨识器的设计及应用

• 作者: 宋少威 李敏 邓淑贤
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波网络(WNN) 直接转矩控制(DTC) 遗传算法(GA)
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 3621-3624
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2008.13.052

摘要

研究了小波理论与神经网络的特点,并在此基础上设计了小波网络,用其建立了异步电动机直接转矩控制转速辨识模型,由于辨识器的在线调节能力,小波网络的输出能够跟随系统转速的各种变化情况.为了提高网络的收敛速度,本文采用了遗传算法(GA)与BP算法相结合的混合学习算法,用于网络的学习,训练.在控制系统模型中,用MATLAB软件进行仿真研究,取得了良好的控制效果,表明该算法收敛速度快,控制精度高,是一种有效的优化算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓淑贤	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	11	42	3.0	6.0
2	李敏	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	13	45	3.0	6.0
3	宋少威		5	22	1.0	4.0