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基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识

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成果类型:
期刊论文
作者:
阳同光;桂卫华
通讯作者:
Yang, Tong-Guang
作者机构:
[阳同光] College of Information Science and Engineering, Hunan City University, Yiyang, China
[阳同光; 桂卫华] College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, China
通讯机构:
[Yang, T.-G.] C
College of Information Science and Engineering, Hunan City University, Yiyang, China
语种:
中文
关键词:
粒子群优化;神经网络观测器;感应电机;参数辨识;径向基函数
关键词(英文):
Induction motors;Neural network observer;Parameter identification;Particle swarm optimization;Radial basis function
期刊:
电机与控制学报
ISSN:
1007-449X
年:
2015
卷:
19
期:
2
页码:
89-95
基金类别:
2009AA11Z217:国家高技术研究发展计划(863计划) 61273158:国家自然科学基金 11C0725:湖南省教育厅科究项目
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
信息与电子工程学院
摘要:
针对感应电机模型参数时变性突出的问题,提出一种基于粒子群优化神经网络观测器感应电机定子电阻辨识方法。该方法首先通过构建一个含待辨识参数的非线性函数,然后根据神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,利用RBF神经网络逼近这个非线性函数,并在此基础上构造自适应观测器。采用伪降阶观测器结构,减少了参数辨识的计算时间;用粒子群优化算法对神经网络参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和逼近精确度。仿真和实验结果验证该方法鲁棒性强,动态性能好,具有较好的辨识效果。
摘要(英文):
Aiming at the problem that parameters are time-varying in the induction motor model, a method for induction motor stator resistance identification based on particle swarm optimization neural network observer was proposed. At first, a nonlinear function containing the parameters to be identified was constructed, and then according to the neural network approximation properties of any nonlinear continuous function, RBF neural network was used to approximate the nonlinear function, and the adaptive observer was constructed based on the neural netw...

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