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[1]杨海燕,兰宝华.基于PSO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,(01):93-96.
　YANG Hai yan,LAN Bao hua.A new position detection based on PSOwavelet neural network method for brushless DC motors[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2010,(01):93-96.
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基于PSOWNN的无刷直流电机转子位置检测方法(/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01期
页码:
93-96
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2010-01-31

文章信息/Info

Title:
A new position detection based on PSOwavelet neural network
 method for brushless DC motors
文章编号:
16742869(2010)01009304
作者:
杨海燕1; 兰宝华2
 (1. 福建工程学院计算机与信息科学系, 福建 福州 350014;
2. 深圳市赛为智能股份有限公司， 深圳 518000)
Author(s):
YANG Haiyan1;  LAN Baohua2
1. Computer Science Department,Fujian University of Technology, Fuzhou 350014, China；
2. Szsunwin Intelligent Limited Liability Company, Shenzhen 518000, China
关键词:
无刷直流电机; 粒子群算法; 小波神经网络
Keywords:
brushless DC motor (BLDCM);  partiele swarm optimizer algorithm (PSO);  wavelet neural network
分类号:
TM301.2
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
通过分析无刷直流电机间接位置检测原理，提出了一种新的方法来检测转子位置.该方法首先推导出转子位置可以通过以相磁通和相电流来决定，结合小波函数多尺度多分辨率的优点以及神经网络的非线性求解特点，通过构建小波神经网络模型，并采用粒子群算法来训练网络参数而得出转角位置.仿真结果表明该模型能有效地控制电机换相.
Abstract:
 The paper analyzed the principle of position sensorless control for brushless DC Motors (BLDCM), and a new position detection method for BLDCM was proposed. This method build  a wavelet  neural network which use phase flux linkages and phase currents as the input of  network, then to estimate the rotor position. A wavelet neural network model was built whose parameters were trained based on particle swarm optimizer algorithm The Simulation results show that the given modeling method can control the commutation.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：20091006基金项目：福建工程学院基金（CYZ0898）作者简介：杨海燕(1980)，女，湖南衡山人，博士研究生.研究方向：智能系统与模式识别.
更新日期/Last Update: