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摘要:
开关磁阻电机的磁路高度饱和及双凸极结构导致了相绕组的磁链是转子位置和相电流的非线性函数.本文采用兼具Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑和神经网络优点的Pi-sigma模糊神经网络来建立开关磁阻电机的非线性模型并采用了附加动量项的自适应学习速率训练算法.实现了开关磁阻电机的较高精度建模,减少了学习训练次数,简化了结构,使其可在线快速运算.本文通过对相电流与转子位置角的非均匀间隔采样和对论域的全面覆盖,来达到测量数据的合理分布,以提高建模精度和泛化能力并减少测试数据量.通过对模型输出数据与实测数据进行比较及对泛化样本数据的校验表明,本文所建立的模型具有精度较高、泛化能力较好、结构较简洁、运算速度较快等特点.
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文献信息
篇名 开关磁阻电机的Pi-sigma模糊神经网络建模
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 开关磁阻电机 建模 Pi-sigma模糊神经网络 T-S模糊逻辑
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 电机及传动控制
研究方向 页码范围 46-51,64
页数 7页 分类号 TM351
字数 3087字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
开关磁阻电机
建模
Pi-sigma模糊神经网络
T-S模糊逻辑
研究起点
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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
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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