基于预处理BP神经网络的开关磁阻电机建模

基于预处理BP神经网络的开关磁阻电机建模

论文摘要

针对开关磁阻电机(SRM)强耦合、强非线性、难以精确解析建模的问题,提出一种基于数据预处理的反向传播(BP)神经网络建模方法。首先通过传统直流脉冲法测量一个电周期内SRM静态电磁特性,获取建模样本数据;其次充分利用电机先验知识,通过可以初步反映SRM非线性特性的磁链和转矩解析表达式对实测样本数据进行预处理并作为BP神经网络新的输入,降低神经网络拟合误差。与传统BP神经网络建模的对比结果显示,引入预处理方法可以有效减少BP神经网络节点数量,增强神经网络泛化能力,提高神经网络建模精度。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 SRM数学模型
  •   1. 1 磁链与转矩特性检测
  •   1. 2 预处理函数
  • 2 基于预处理的BP神经网络建模
  • 3 建模结果分析
  •   3. 1 磁链建模结果
  •   3. 2 转矩建模结果
  • 4 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙利宏,赵永生,李存贺,柳健,范云生

    关键词: 开关磁阻电机,电磁特性,神经网络,非线性建模,数据预处理

    来源: 电机与控制应用 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 大连海事大学船舶电气工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(51609033),辽宁省自然科学基金项目(20180520005),中央高校基本科研业务费(3132018306,3132016312)

    分类号: TM352;TP183

    页码: 64-70

    总页数: 7

    文件大小: 2170K

    下载量: 141

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