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摘要:
提出了一种基于小波神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制新方法.该方法采用两个不同的小波神经网络分别获取相绕组换相逻辑的开通信号和关断信号,经过综合处理得到单相绕组的开关信号.神经网络以相绕组的电流和磁链为输入,以各相的开关信号为输出,从而建立起电流、磁链和开关信号的非线性映射.采用电机在有位置传感器运行条件下的样本对小波神经网络进行训练,训练完成后,用神经网络输出结果取代位置传感器换相信号,实现电机无位置传感器运行.仿真和实验结果表明,由神经网络获得的开关信号和由位置传感器获得的开关信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好.
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文献信息
篇名 开关磁阻电机小波神经网络无位置传感器控制
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 小波神经网络 开关磁阻电机 无位置传感器控制 梯度下降法 小波函数
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 电机与电器
研究方向 页码范围 33-38
页数 6页 分类号 TM352
字数 3281字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6753.2008.07.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史婷娜 天津大学电气与自动化工程学院 90 2214 26.0 45.0
2 夏长亮 天津大学电气与自动化工程学院 130 4736 37.0 65.0
3 田洋 天津大学电气与自动化工程学院 4 134 4.0 4.0
4 谢细明 天津大学电气与自动化工程学院 5 159 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小波神经网络
开关磁阻电机
无位置传感器控制
梯度下降法
小波函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
总被引数(次)
195555
论文1v1指导