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基于小波神经网络的定子电阻参数辨识的研究 被引量:3

Research on Parameter Identification of the Stator Resistance Based on Wavelet Neural Networks
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摘要 提出了基于小波神经网络的定子电阻在线检测方案 ,小波神经网络采用递推正交最小二乘法训练之后 ,可用于对定子电阻的辨识 .仿真实验结果表明该辨识器能够精确辨识定子电阻值 ,从而有效地改善了直接转矩控制系统的低速性能 . In this paper, a kind of WNN (wavelet neural netw or k) is presented for resistance on-line identification. After trained with the R OLS (recursive orthogonal least square) algorithm, the network can be used to me asure the value of resistance. Simulation results show that this detector can pr ecisely measure the value of resistance and effectively improve the low-speed p erformance of DTC(direct torsion control) system.
出处 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第6期745-749,共5页 Information and Control
基金 辽宁省自然科学基金资助项目 (2 0 0 3 2 0 3 2 )
关键词 直接转矩控制 非线性 小波神经网络 递推正交最小二乘法 DTC nonlinearity WNN ROLS algorithm
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Cabrera L A, Elbuluk M E, Husain I. Tuning the stator resistance of induction motors using artificial neural network[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 1997, 12(5):779-782.
  • 2Sjoberg J, Zhang Q, et al. Nonlinear black-box modeling in system identification: a unified overview[J]. Automatica , 1995,31(12):1691-1724.

同被引文献41

引证文献3

二级引证文献12

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