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基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制
被引：17
作者：
史婷娜
田洋
夏长亮
机构：
[1] 天津大学电气与自动化工程学院
来源：
关键词：
永磁无刷直流电机;
小波函数;
神经网络;
无位置传感器控制;
梯度下降法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM33 [直流电机];
学科分类号：
摘要：
通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析,提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法.该方法构建小波网络模型,采用梯度下降法对网络进行训练.网络训练分为离线训练和在线训练,由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值,以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整.从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号,取代了传统的位置传感器.最后仿真及实验结果表明,该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号.
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页码：190 / 194
页数：5
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