电机与控制学报
電機與控製學報
전궤여공제학보
ECTRIC MACHINES AND CONTROL
2011年
7期
54-59
,共6页
开关磁阻电机%建模%自适应网络模糊推理系统%遗传算法
開關磁阻電機%建模%自適應網絡模糊推理繫統%遺傳算法
개관자조전궤%건모%자괄응망락모호추리계통%유전산법
针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法.网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,而在网络参数训练时将遗传算法与自适应神经网络模糊推理系统的传统混合学习算法相结合,以提高训练速度.根据实测的8/6极开关磁阻电机的样本数据,对开关磁阻电机的电感和转矩进行建模,仿真结果表明,该方法具有很高的精确度和很强的泛化能力,并且将收敛速度提高了两倍多.将所建模型应用到开关磁阻电机控制系统仿真中,并与实际控制系统进行对比,两者结果基本一致,证明了该方法的正确性和可行性.
針對在使用自適應神經網絡模糊推理繫統對開關磁阻電機進行建模的過程中收斂速度慢的問題,採用將遺傳算法和自適應神經網絡模糊推理繫統相結閤的開關磁阻電機建模方法.網絡結構仍然採用具有很彊魯棒性和自適應性的Takagi-Sugeno模型,而在網絡參數訓練時將遺傳算法與自適應神經網絡模糊推理繫統的傳統混閤學習算法相結閤,以提高訓練速度.根據實測的8/6極開關磁阻電機的樣本數據,對開關磁阻電機的電感和轉矩進行建模,倣真結果錶明,該方法具有很高的精確度和很彊的汎化能力,併且將收斂速度提高瞭兩倍多.將所建模型應用到開關磁阻電機控製繫統倣真中,併與實際控製繫統進行對比,兩者結果基本一緻,證明瞭該方法的正確性和可行性.
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