小波神经网络在无人机电机控制的应用

• 作者: 余红英 张子雄 张艺 杨风
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 永磁同步电机 转子位置估计 小波神经网络 梯度下降法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TM351
• 字数: 4006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7018.2019.09.014

摘要

为提高无人机轨迹控制,研究了一种新型无人机电机调速系统.对无位置传感器永磁同步电动机进行设计,采用了一种改进算法的自适应小波神经网络控制方法.使用新型梯度下降算法(Adma)优化训练后的网络,并且利用永磁同步电动机的相电压和转子电角度之间特定的非线性关系,建立无人机电机无位置传感器的小波神经网络控制系统.仿真结果表明,该系统能够有效控制电机换相,对无人机全程速度具有良好的静、动态控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨风		52	216	6.0	12.0
2	余红英		68	243	8.0	13.0
3	张子雄		1	0	0.0	0.0
4	张艺		1	0	0.0	0.0