【摘 要】
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针对开关磁阻电机(SRM)磁化曲线高度饱和、非线性的特点,提出一种基于改进的BP神经网络建立开关磁阻电机模型的方法.该方法构造了一个将连接权值变为参数可调函数的BP神经网
【基金项目】
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河北省科普展教专项项目;河北省科技攻关项目
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针对开关磁阻电机(SRM)磁化曲线高度饱和、非线性的特点,提出一种基于改进的BP神经网络建立开关磁阻电机模型的方法.该方法构造了一个将连接权值变为参数可调函数的BP神经网络.通过分析开关磁阻电机磁链与转矩特性获得神经网络的训练样本,经过训练,实现开关磁阻电机非线性建模,并在Matlab/Simulink中建立开关磁阻电机控制系统(SRD)仿真模型.仿真与实验结果的对比,证明了此建模方法可行.与传统BP神经网络建模相比,该方法节约了计算时间,具有很强的泛化能力和较高精度,有效地提高了收敛速度.
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