【摘 要】
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三相交流感应电机由于其可靠、坚固而且成本相对较低的特性而广泛应用于工业生产各个领域。由于它是一个多变量、强耦合、非线性系统,当运行过程中某些参数变化时,采用常规控制方式不能及时调整控制参数,无法满足高性能的调速要求。因此设计出高精度、适应能力强的感应电机控制系统的要求越来越迫切了。本文首先使用逆系统方法对感应电机调速系统的数学模型进行可逆性分析,在理论分析的基础上,使用BP静态神经网络加积分器的方
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三相交流感应电机由于其可靠、坚固而且成本相对较低的特性而广泛应用于工业生产各个领域。由于它是一个多变量、强耦合、非线性系统,当运行过程中某些参数变化时,采用常规控制方式不能及时调整控制参数,无法满足高性能的调速要求。因此设计出高精度、适应能力强的感应电机控制系统的要求越来越迫切了。本文首先使用逆系统方法对感应电机调速系统的数学模型进行可逆性分析,在理论分析的基础上,使用BP静态神经网络加积分器的方法来构造原系统的α阶逆系统,利用压缩映射遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,给出了构造神经网络
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