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  • 基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)磁阻電機無位置傳感器控制及單神經(jīng)元PID控制

    開關(guān)磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有結(jié)構(gòu)簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優(yōu)點,在很多領(lǐng)域都顯示出強大的競爭力,但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結(jié)構(gòu)簡單的優(yōu)勢,而且降低了系統(tǒng)高速運行的可靠性,增加了成本,探索實用的無位置傳感器檢測轉(zhuǎn)子位置的方案成為開關(guān)磁阻電機驅(qū)動系統(tǒng)(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上實現(xiàn)無位置傳感器控制十分困難,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(shù)(RadialBasisFunction,rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種映射能力極強的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有收斂速度快、全局逼近能力強等優(yōu)點。本文提出一種利用自適應(yīng)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對SRM進行控制的新方法,所采用的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入,轉(zhuǎn)子位置作為輸出,通過離線和在線相結(jié)合的方法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,建立SRM電流、磁鏈與轉(zhuǎn)子位置之間的非線性映射,從而實現(xiàn)SRM的無位置傳感器控制。 常規(guī)的PID控制以其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高、易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點至今仍被廣泛采用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下,PID控制效果良好,但當(dāng)被控對象具有高度非線性和不確定性時,僅靠PID調(diào)節(jié)效果不好。對于SRM,它的電磁關(guān)系高度非線性,固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標(biāo)。論文提出了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識的SRM單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制新方法。該方法針對開關(guān)磁阻電機的非線性,利用具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元來構(gòu)成開關(guān)磁阻電機的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器,不但結(jié)構(gòu)簡單,而且能適應(yīng)環(huán)境變化,具有較強的魯棒性。同時構(gòu)造了一個rbf網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)進行在線辨識,建立其在線參考模型,由單神經(jīng)元控制器完成控制器參數(shù)的自學(xué)習(xí),從而實現(xiàn)控制器參數(shù)的在線調(diào)整,能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結(jié)果表明,自適應(yīng)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)電機的準(zhǔn)確換相,從而實現(xiàn)了電機的無位置傳感器控制;基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制能夠達到在線辨識在線控制的目的,控制精度高,動態(tài)特性好,具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性。

    標(biāo)簽: rbf PID 控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:skfreeman

  • 基于改進rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測

    為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的精度與速度的需求,提出使用交替梯度算法改進徑向基函數(shù)(rbf) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 對天津市電網(wǎng)進行負(fù)荷預(yù)測。改進的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比,具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測精度。 仿真結(jié)果表明該算法具有可行性。

    標(biāo)簽: rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力 負(fù)荷預(yù)測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:waixingren

  • 基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型客機制造成本分析

    為使設(shè)計人員在大型客機設(shè)計階段便可對其制造成本有較為準(zhǔn)確的把握,針對大型客機制造成本,采用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了一種分析模型,并給出建模流程。利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行模擬仿真,對所建立大型客機制造成本分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了驗證,最后進行誤差分析。仿真結(jié)果表明,所建rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大型客機成本的估算是有效的,且該方法精度較高,實用性較強。

    標(biāo)簽: rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 大型 制造成本

    上傳時間: 2013-11-19

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  • rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征選擇中的應(yīng)用

    提出了一個自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法,用于訓(xùn)練rbf網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心和寬度,并結(jié)合最小二乘法計算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,對rbf網(wǎng)絡(luò)的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結(jié)果表明,采用自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法獲得的rbf網(wǎng)絡(luò)模型不但具有很強的泛化能力,而且具有良好的穩(wěn)定性,能夠選擇出較優(yōu)秀的特征子集。

    標(biāo)簽: rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征選擇 中的應(yīng)用

    上傳時間: 2013-11-16

    上傳用戶:erkuizhang

  • 一個關(guān)于rbf的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    一個關(guān)于rbf的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對學(xué)習(xí)rbf網(wǎng)絡(luò)的同志有很大幫助和引導(dǎo)。

    標(biāo)簽: rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    上傳時間: 2014-05-25

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  • 1、該工具包用于安裝Lm和rbf兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 2、直接運行LmNet.exe或_install.bat即可; 3、完成成功后

    1、該工具包用于安裝Lm和rbf兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 2、直接運行LmNet.exe或_install.bat即可; 3、完成成功后,請將 bin\win32 目前加至系統(tǒng)的 path中。 具體為:我的電腦-->屬性-->環(huán)境變量-->將“bin\win32”加至path路徑中。

    標(biāo)簽: install LmNet rbf exe

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:asdfasdfd

  • 是MATLAB的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模程序

    是MATLAB的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模程序,比較有參考價值阿,需要的就下吧

    標(biāo)簽: MATLAB rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 建模

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:一諾88

  • BP,rbf算法

    BP,rbf算法,用VC實現(xiàn),一個很好的畢業(yè)設(shè)計

    標(biāo)簽: rbf BP 算法

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:qazxsw

  • rbf網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序C++源代碼

    rbf網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序C++源代碼,可以完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)測試功能。

    標(biāo)簽: rbf 網(wǎng)絡(luò) 程序 源代碼

    上傳時間: 2015-04-12

    上傳用戶:ynwbosss

  • This a project using rbf Neural network. developed using matlab 7. just load in matlab and can run i

    This a project using rbf Neural network. developed using matlab 7. just load in matlab and can run it.

    標(biāo)簽: matlab using developed project

    上傳時間: 2013-12-09

    上傳用戶:yuzsu

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