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[1]熊大为,廖冬初,欧文军,等.BP网络在感应电机逆系统中的模拟与仿真[J].武汉工程大学学报,2010,(05):91-93.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2010.05.025]
　XIONG Da wei,LIAO Dong chu,OU Wen jun,et al.The simulation and emulation of BP network in induction motor inverse system[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2010,(05):91-93.[doi:10.3969/j.issn.16742869.2010.05.025]
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BP网络在感应电机逆系统中的模拟与仿真(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
期数:
2010年05期
页码:
91-93
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2010-05-31

文章信息/Info

Title:
The simulation and emulation of BP network in
induction motor inverse system
文章编号:
16742869(2010)05009103
作者:
熊大为; 廖冬初; 欧文军; 别伟
湖北工业大学电气与电子工程学院，湖北 武汉 430068
Author(s):
XIONG Dawei; LIAO Dongchu; OU Wenjun; BIE Wei
School of Electrical & Electronic Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan 430068,China
关键词:
BP网络; 逆系统; 感应电机; MATLAB仿真
Keywords:
BP network;  the inverse system;  induction motor;  MATLAB simulation
分类号:
TM343
DOI:
10.3969/j.issn.16742869.2010.05.025
文献标志码:
A
摘要:
对于一些复杂的非线性系统，传统的解析形式难以实现.本文提出了一种基于BP网络的构造方法，以非解析形式实现逆系统，并结合感应电机模型进行MATLAB仿真，生成了感应电机的神经网络逆模型，对比结果可知神经网络逆系统输出值误差极小，表明BP网络的逆系统构造策略是可行的.
Abstract:
For some complex nonlinear systems, it is difficult to achieve by the traditional analytical form. This paper proposes a construction method based on BP network to achieve inverse system with nonanalytical form, and combines with induction motor model to produce neural network inverse model of the induction motor by MATLAB simulation. Comparing the results shows that the output error of neural network inverse system is very small, which indicates BP network inverse system construction strategy is feasible.

参考文献/References:

［1］戴先中.多变量非线性系统的神经网络逆控制方法［M］.北京：科学出版社，2005.
［2］戴先中，刘国海，张兴华.交流传动神经网络逆控制［M］.北京：机械工业出版社，2007.
［3］李国勇.智能控制及其MATLAB实现［M］.北京：电子工业出版社，2005.
［4］高隽.人工神经网络原理及仿真实例［M］.北京：机械工业出版社，2003.
［5］戴先中，张兴华，刘国海,等.感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制［J］.中国电机工程学报，2004,24（1）：112117.
［6］杨海燕，兰宝华.基于PS0WNN的无刷直流电机转子位置检测方法［J］.武汉工程大学学报，2010，32（1）:9396.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：20100304基金项目：湖北省教育厅高新技术项目(J200614001）作者简介：熊大为（1984）,男，湖北大冶人，硕士研究生.研究方向：电力电子与电力传动.指导教师：廖冬初，教授，博士，硕士研究生导师.研究方向：电力电子与电力传动.
更新日期/Last Update: