改进粒子群优化BP神经网络的SRM转子位置间接检测

被引：12

作者：

王慧丽 ^{[1
]}

李文卿 ^{[2
]}

吴庆朝 ^{[3
]}

机构：

[1] 包头职业技术学院

[2] 浙江大学控制科学与工程学系

[3] 内蒙古科技大学机械工程学院

来源：

电机与控制应用 | 2014年 / 41卷 / 11期

关键词：

BP神经网络; 改进粒子群算法; 开关磁阻电机; 间接位置检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM352 [磁阻电机];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

提出了基于改进粒子群优化BP神经网络的开关磁阻电机转子位置建模估算方法。针对BP易陷入局部最优、收敛速度慢等情况,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子的速度与位置更新策略,优化BP神经网络的阈值和权值,建立起开关磁阻电机磁链、电流和转子位置的非线性映射关系。借助于MATLAB/Simulink完成仿真。结果表明,与标准的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络相比,基于改进粒子群优化BP神经网络算法结构简单、训练迅速,能够获得更高的精度,实现了开关磁阻电机转子位置的间接检测。

引用

页码：49 / 54

页数：6

共 9 条

[1]

GA优化的BP神经网络在SRM间接位置检测的应用 [J].