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基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究
被引量:
2
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作者
付丽辉
《大庆师范学院学报》
2010年第6期29-32,共4页
针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收...
针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。
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关键词
无刷直流电机
BP神经网络
粒子群算法
MATLAB仿真
调速系统
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职称材料
题名
基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究
被引量:
2
1
作者
付丽辉
机构
淮阴工学院电子与电气工程学院
出处
《大庆师范学院学报》
2010年第6期29-32,共4页
基金
江苏省科技支撑项目(BE2009100)
文摘
针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。
关键词
无刷直流电机
BP神经网络
粒子群算法
MATLAB仿真
调速系统
Keywords
rushless
dc
motor
BP
Neural
Networks
Particle
Swarm
Optimization
Matlab
Simulation
spee
dc
ontrol
system
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究
付丽辉
《大庆师范学院学报》
2010
2
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