基于预处理BP神经网络的开关磁阻电机建模

• 作者: 孙利宏 李存贺 柳健 范云生 赵永生
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 开关磁阻电机 电磁特性 神经网络 非线性建模 数据预处理
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: TM352
• 字数: 3298字
• 语种: 中文

摘要

针对开关磁阻电机(SRM)强耦合、强非线性、难以精确解析建模的问题,提出一种基于数据预处理的反向传播(BP)神经网络建模方法.首先通过传统直流脉冲法测量一个电周期内SRM静态电磁特性,获取建模样本数据;其次充分利用电机先验知识,通过可以初步反映SRM非线性特性的磁链和转矩解析表达式对实测样本数据进行预处理并作为BP神经网络新的输入,降低神经网络拟合误差.与传统BP神经网络建模的对比结果显示,引入预处理方法可以有效减少BP神经网络节点数量,增强神经网络泛化能力,提高神经网络建模精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范云生	大连海事大学船舶电气工程学院	30	225	9.0	14.0
2	赵永生	大连海事大学船舶电气工程学院	40	291	9.0	15.0
3	孙利宏	大连海事大学船舶电气工程学院	1	0	0.0	0.0
4	李存贺	大连海事大学船舶电气工程学院	4	21	2.0	4.0
5	柳健	大连海事大学船舶电气工程学院	4	9	2.0	3.0