基于BP神经网络的开关磁阻电机建模

• 作者: 宋林 戴跃洪 高宇
• 来源期刊: 电力电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 开关磁阻电机 非线性建模 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 装置与应用
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 分类号: TM3
• 语种: 中文

摘要

开关磁阻电机(SRM)的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但其运行时磁路高度饱和,磁路呈严重非线性,这使其精确建模十分困难.神经网络理论上可以实现任意复杂的非线性映射,且具有很强的学习能力,因此应用反向传播(BP)神经网络算法来建立SRM的非线性模型,并针对标准BP神经网络算法的不足对算法进行改进.仿真与实测结果的对比显示该模型可以十分精确地反映SRM运行时的电流以及转矩特性,且具有较强的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴跃洪		19	83	6.0	8.0
2	高宇		7	29	4.0	5.0
3	宋林		1	0	0.0	0.0