基于改进神经网络的两电机同步系统张力辨识

• 作者: 刘国海 袁骏
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 两电机同步系统 张力辨识 神经网络左逆 跟踪微分器 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TM346
• 字数: 3827字
• 语种: 中文

摘要

张力辨识是实现两电机同步系统无传感器运行的重要步骤.为了辨识出张力值,在系统数学模型左逆存在性已证明的前提下,针对BP算法训练慢且精度不高,两电机系统存在负载扰动和系统噪声的特点,提出一种基于跟踪微分器——粒子群优化BP网络左逆软测量辨识方法.仿真结果表明,该方法辨识出的张力可以在存在负载扰动情况下精确跟踪张力实际值,抑制外在扰动对于张力辨识的影响,为实现两电机无张力传感器系统的控制提供了现实可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国海		263	3146	27.0	43.0
2	袁骏		2	6	2.0	2.0