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摘要:
通过分析无刷直流电机间接位置检测原理,提出了一种新的方法来检测转子位置.该方法首先推导出转子位置可以通过以相磁通和相电流来决定,结合小波函数多尺度多分辨率的优点以及神经网络的非线性求解特点,通过构建小波神经网络模型,并采用粒子群算法来训练网络参数而得出转角位置.仿真结果表明该模型能有效地控制电机换相.
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文献信息
篇名 基于PSO-WNN的无刷直流电机转子位置检测方法
来源期刊 武汉工程大学学报 学科 工学
关键词 无刷直流电机 粒子群算法 小波神经网络
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 93-96
页数 4页 分类号 TM301.2
字数 2820字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-2869.2010.01.027
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 杨海燕 福建工程学院计算机与信息科学系 7 115 4.0 7.0
2 兰宝华 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
无刷直流电机
粒子群算法
小波神经网络
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
武汉工程大学学报
双月刊
1674-2869
42-1779/TQ
大16开
武汉市江夏区流芳大道特1号,武汉工程大学流芳校区,西北区1号楼504学报编辑部收
1979
chi
出版文献量(篇)
3719
总下载数(次)
13
总被引数(次)
21485
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