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在研究异步电机直接转矩控制的基础上，提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识。为缩短学习时间，保证系统收敛，采用了自适应调整学习率。选取实时递归网络，对不同隐含层单元数和训练次数进行比较，获得合适的单元数和训练次数。仿真结果证明，应用该辨识可以进一步改善直接转矩控制系统的动态性能。
直接转矩控制系统定子电阻的神经网络辨识
【摘 要】
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在研究异步电机直接转矩控制的基础上，提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识。为缩短学习时间，保证系统收敛，采用了自适应调整学习率。选取实时递归网络，对不同隐含层单元数和训
【机 构】
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江苏理工大学电气信息工程学院
【出 处】
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江苏理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年6期
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