【摘 要】
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根据双馈发电机的数学模型，建立了基于模型参考自适应系统（MRAS）的参考模型和可调模型。利用后项差分法推导了基于神经网络的MRAS可调模型，并用两层神经网络实现可调模型中的磁链
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目（2008011037）
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根据双馈发电机的数学模型，建立了基于模型参考自适应系统（MRAS）的参考模型和可调模型。利用后项差分法推导了基于神经网络的MRAS可调模型，并用两层神经网络实现可调模型中的磁链运算，通过误差反传算法对两层神经网络进行训练，得出双馈发电机的辨识转速。仿真结果表明：基于神经网络的MRAS辨识转速能反映实际转速，且辨识精度得到了有效提高。
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