DTC系统中神经网络转速辨识器优化研究

• 作者: 刘洋 曹承志
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 BP神经网络 直接转矩控制 转速辨识器 异步电动机
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 伺服与控制
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TM343
• 字数: 4317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6848.2008.12.013

摘要

基于直接转矩控制(DTC)系统中的非线性关系,提出了利用改进粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络来构造转速辨识器.利用惯性权重线性递减法和粒子调整机制相结合来改进PSO算法,能加快BP神经网络收敛速度并实现全局搜索.通过对3种改进BP神经网络的仿真和实验,验证了改进PSO-BP神经网络能够使系统具有更为良好的静态和动态性能.

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	刘洋	沈阳工业大学信息科学与工程学院	62	198	7.0	11.0