电机与控制学报
電機與控製學報
전궤여공제학보
ECTRIC MACHINES AND CONTROL
2015年
2期
89-95
,共7页
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
粒子群優化%神經網絡觀測器%感應電機%參數辨識%徑嚮基函數
입자군우화%신경망락관측기%감응전궤%삼수변식%경향기함수
particle swarm optimization%neural network observer%induction motors%parameter identification%radial basis function
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.
針對感應電機模型參數時變性突齣的問題,提齣一種基于粒子群優化神經網絡觀測器感應電機定子電阻辨識方法.該方法首先通過構建一箇含待辨識參數的非線性函數,然後根據神經網絡的一緻逼近任意非線性連續函數的性質,利用RBF神經網絡逼近這箇非線性函數,併在此基礎上構造自適應觀測器.採用偽降階觀測器結構,減少瞭參數辨識的計算時間;用粒子群優化算法對神經網絡參數進行優化,提高瞭神經網絡的收斂速度和逼近精確度.倣真和實驗結果驗證該方法魯棒性彊,動態性能好,具有較好的辨識效果.
침대감응전궤모형삼수시변성돌출적문제,제출일충기우입자군우화신경망락관측기감응전궤정자전조변식방법.해방법수선통과구건일개함대변식삼수적비선성함수,연후근거신경망락적일치핍근임의비선성련속함수적성질,이용RBF신경망락핍근저개비선성함수,병재차기출상구조자괄응관측기.채용위강계관측기결구,감소료삼수변식적계산시간;용입자군우화산법대신경망락삼수진행우화,제고료신경망락적수렴속도화핍근정학도.방진화실험결과험증해방법로봉성강,동태성능호,구유교호적변식효과.