超声波电机神经网络逆模型的辨识建模

• 作者: 史敬灼 王晓阳
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 超声波电机 逆模型 神经网络 系统辨识
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 驱动与控制
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TM359.9
• 字数: 2412字
• 语种: 中文

摘要

针对超声波电机时变、强耦合使得数学模型难以建立的问题,以超声波电机转速的非线性逆控制为应用背景,本文给出了超声波电机神经网络逆模型的辨识建模方法.基于实验测得的足够样本数据,通过反复测试确定模型形式为三层非线性DTNN网络.进行串-并联辨识,建立了以电机转速为输入、驱动频率为输出的超声波电机神经网络逆模型.所得模型的输入-输出关系与实测数据接近,表明了所建模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史敬灼	河南科技大学电子信息工程学院	129	627	13.0	19.0
2	王晓阳	河南科技大学电子信息工程学院	6	7	2.0	2.0