基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识

发布时间：2017-12-22 22:12

  本文关键词：基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识　出处：《电机与控制学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对感应电机模型参数时变性突出的问题,提出一种基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识方法。该方法首先通过构建一个含待辨识参数的非线性函数,然后根据神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,利用RBF神经网络逼近这个非线性函数,并在此基础上构造自适应观测器。采用伪降阶观测器结构,减少了参数辨识的计算时间;用粒子群优化算法对神经网络参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和逼近精确度。仿真和实验结果验证该方法鲁棒性强,动态性能好,具有较好的辨识效果。
【作者单位】： 湖南城市学院信息科学与工程学院;中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2009AA11Z217) 国家自然科学基金项目(61273158) 湖南省教育厅科究项目(11C0725)
【分类号】：TM346;TP183
【正文快照】： 0引言在高性能控制系统中,速度闭环是提高系统控制性能的必要环节。无速度传感器技术由于降低设备成本、提高可靠性和减少维护得到了广泛的研究和应用。很多文献[1-8]提出了速度及电机参数的辨识方案,其中模型参考自适应由于算法简单,所需参数少而成为常用的辨识方法之一,但是

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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10 关e，

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