蚁群BP网络转速辨识器的优化

• 作者: 曹承志 王伊凡
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 神经网络 直接转矩控制 转速辨识
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 5-8,26
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP273
• 字数: 3398字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6540.2008.12.002

摘要

将排序加权的方法引入基本蚁群算法中,用改进型蚁群箅法优化BP神经网络的权值和阈值,有效地解决了BP神经网络训练时容易陷入极小值的缺点,提高了收敛速度,得到了一种时间效率和求解效率都比较好的启发式方法,即改进型蚁群神经网络.运用该方法对直接转矩控制系统中的电机转速进行了辨识.仿真试验结果表明:该改进型蚁群神经网络不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,能够准确地辨识电机转速,具有良好的辨识效果,实现了无速度传感器直接转矩控制.

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	王伊凡	沈阳工业大学信息科学与工程学院	8	10	1.0	3.0