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摘要:
针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法.网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,而在网络参数训练时将遗传算法与自适应神经网络模糊推理系统的传统混合学习算法相结合,以提高训练速度.根据实测的8/6极开关磁阻电机的样本数据,对开关磁阻电机的电感和转矩进行建模,仿真结果表明,该方法具有很高的精确度和很强的泛化能力,并且将收敛速度提高了两倍多.将所建模型应用到开关磁阻电机控制系统仿真中,并与实际控制系统进行对比,两者结果基本一致,证明了该方法的正确性和可行性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于GA-ANFIS的开关磁阻电机建模
来源期刊 电机与控制学报 学科 工学
关键词 开关磁阻电机 建模 自适应网络模糊推理系统 遗传算法
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 54-59
页数 分类号 TM352
字数 3271字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-449X.2011.07.010
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 樊印海 大连海事大学信息科学技术学院 19 140 6.0 11.0
2 许爱德 大连海事大学信息科学技术学院 19 124 6.0 10.0
3 李自强 大连海事大学信息科学技术学院 2 59 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
开关磁阻电机
建模
自适应网络模糊推理系统
遗传算法
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电机与控制学报
月刊
1007-449X
23-1408/TM
大16开
哈尔滨市学府路52号
14-46
1962
chi
出版文献量(篇)
3540
总下载数(次)
7
总被引数(次)
45460
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