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题名混沌神经网络在DTC系统中的转速辨识
被引量:3
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作者
曹承志
王文菁
张红兵
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机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
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出处
《电气应用》
北大核心
2008年第13期69-72,共4页
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基金
辽宁省自然科学基金资源共享助项目(20032032)
教育部"春晖计划"合作科研项目(Z2005-2-11008)
辽宁教育厅高校科研项目(2026331)。
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文摘
针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出了混沌神经网络的学习算法。利用混沌的遍历性和随机性,采用混沌变量全局粗搜索与混沌变量局部细搜索相结合,得到神经网络权值的全局最优值。利用该算法对直接转矩控制(DTC)系统进行转速辨识,仿真结果表明用混沌优化BP神经网络的速度辨识器不仅具有较好的跟踪能力,还提高了运算效率,使系统具有良好的静动态性能。
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关键词
混沌优化算法
bp神经网络
dtc
转速辨识
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Keywords
chaos optimization algorithm bp neural network dtc rotor speed identification
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM921.5
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于混沌神经网络的异步电主轴转速辨识
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作者
杨炎
孙首群
吴虹江
崔熠
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机构
上海理工大学机械工程学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2011年第12期18-23,共6页
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基金
国家863计划资助项目(2009AA11Z211)
上海市教委重点学科建设项目(J50503)
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文摘
针对BP神经网络易陷于局部最优,且学习速度慢的缺陷,研究了采用混沌优化算法改进BP神经网络并应用于异步电主轴转速辨识的方法。该方法使用新的混沌自映射函数取代一般的有限折叠次数的Logistic自映射函数,使其兼具了混沌优化算法的全局寻优与BP算法局部寻优的优点。借助MATLAB/Simulink软件对无传感器电主轴转速辨识系统进行数值仿真。仿真结果表明,采用新方法使整个系统的辨识性能更优,学习速度更快。
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关键词
转速辨识
混沌优化算法
bp神经网络
异步电主轴
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Keywords
speed identification
chaos optimization algorithm
bp neural network
electro-spindle
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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