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针对传统BP神经网络的不足,提出一种改进型神经网络速度控制器,并且应用于矿用电机矢量控制系统.为提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数的变化实时补偿.仿真骀结果表明,这种基于改进型BP神经网络组成的感应电机速度矢量控制系统具有较好的实时控制性能和鲁棒性.
改进型BP神经网络在矿用感应电机速度控制中的应用
【摘 要】
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针对传统BP神经网络的不足,提出一种改进型神经网络速度控制器,并且应用于矿用电机矢量控制系统.为提高系统的鲁棒性,采用了在线辨识技术,对参数的变化实时补偿.仿真骀结果表
【机 构】
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茂名学院
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2006年5期
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（05011905）
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