混沌神经网络在DTC系统中的转速辨识

• 作者: 张红兵 曹承志 王文菁
• 来源期刊: 电气应用
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌优化算法 BP神经网络 DTC 转速辨识
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 电机技术
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9560.2008.13.021

摘要

针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出了混沌神经网络的学习算法.利用混沌的遍历性和随机性,采用混沌变量全局粗搜索与混沌变量局部细搜索相结合,得到神经网络权值的全局最优值.利用该算法对直接转矩控制(DTC)系统进行转速辨识,仿真结果表明用混沌优化BP神经网络的速度辨识器不仅具有较好的跟踪能力,还提高了运算效率,使系统具有良好的静动态性能.

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	张红兵	沈阳工业大学信息科学与工程学院	4	7	2.0	2.0
3	王文菁	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0