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摘要:
针对永磁直线同步电机的跟踪性能易受推力波动等干扰影响的问题,以及BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提出了基于遗传优化神经网络的控制方法。该算法在复合前馈PID控制算法的基础上,将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合,利用神经网络实现了对永磁直线同步电机的干扰的快速,准确的在线补偿。实验结果表明,与复合前馈PID控制方法和神经网络控制方法相比,基于遗传优化神经网络的控制方法有效的提高了系统的跟踪性和鲁棒性,并能有效的消除干扰对系统的影响。
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文献信息
篇名 永磁直线同步电机的遗传优化神经网络控制
来源期刊 微电机 学科 工学
关键词 永磁直线同步电机 复合前馈PID 遗传优化神经网络 干扰抑制
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 驱动与控制
研究方向 页码范围 60-63,75
页数 5页 分类号 TM359.4|TM351|TM341|TP273
字数 2565字 语种 中文
DOI
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 蔡满军 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室 32 139 7.0 10.0
2 赵成圆 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室 4 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
永磁直线同步电机
复合前馈PID
遗传优化神经网络
干扰抑制
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
微电机
月刊
1001-6848
61-1126/TM
大16开
西安市桃园西路2号
52-92
1972
chi
出版文献量(篇)
5187
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13
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