期刊文献+

基于 BP 神经网络的电机系统辨识与仿真 被引量:2

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD FOR SYSTEM IDENTIFICATION AND SIMULATION OF SYNCHRONOUS MOTORS
下载PDF
导出
摘要 本文将人工神经网络的非线性和信息分布性用于稀土永磁同步电动机节能与参数之间非线性数学模型辨识,并将辨识得到的神经网络该数学模型进行计算机数值仿真,结果表明,这种辨识方法是正确可行的,具有用人脑神经元组织的信息处理机制,进行数学模型的智能模拟,从而为电机系统辨识提供了一条新途径。 The nonlinearity and distribution of information processing of the artificial neural network are utilized in identification of mathematical model for rare earth permanent magnet synchronous motors. Simulation of the relationship between energy saving and paramenters of motors by using the mathematical model shows that it can be practicable to adopt neural network to identify nonlinear model of the motor system. Therefore, a new way of identification of the motor system may be feasible.
作者 曹志彤
机构地区 杭州大学
出处 《电工电能新技术》 CSCD 1998年第3期10-12,16,共4页 Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy
基金 浙江省教委基金
关键词 BP神经网络 系统辨识 永磁电机 仿真 电机 artificial neural network(ANN), back propagation, system identification and simulation
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献4

共引文献18

同被引文献11

  • 1[2]Guo W,Zhu P et al.The study for optimization of chromatographic condition by means of artificial neural networks.Talanta,1997(44):1995~2001
  • 2[4]周庆生编著.氧乙炔火焰喷涂(焊)技术.南京:江苏科学技术出版社,1995.
  • 3W GUO, P ZHU. The Study for Optimization of Chromatographic Condition by Means of Artificial Neural Networks [ J ]. Talanta,1997,44:1995 - 2001.
  • 4上坂吉.ニユ一ロコンピユ一テイングの数学的基礎[M].东京:近代科学社,1995.
  • 5松原仁,竹内郁雄.ゲ一ムプログラミング[M].共立出版,1997.
  • 6志村正道.械知能[M].昭晃堂,1987.
  • 7茨木俊秀.探索の高速化とその限界[J].人工知能学会誌,1991,6(1):15-23.
  • 8松原仁,最近のゲ一ムプログラミング研究方向[J].人工知能学会誌,1995,10(6):3-13.
  • 9MICHAEL BURO. From Simple Features to Sophisticated Evaluation Function[M]. First International Conference CG'98, Tsukuba,Japan, 1998.
  • 10朱萍,郭伟强,徐妙云,唐景昌.基于非线性输入前向网络的色谱实验条件优化[J].浙江大学学报(自然科学版),1999,33(1):20-25. 被引量:5

引证文献2

二级引证文献10

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部