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摘要
感应电机数学模型具有高阶非线性强耦合的特点,各参数随电机运行状态的变化难以用函数描述,参数辨识是矢量控制等高性能变频调速方案必须面临的问题。提出了一种基于Elman神经网络的感应电机转子电阻参数辨识模型,利用Elman神经网络逼近非线性函数的能力和反馈特性,通过在前馈网络隐含层中增加一个承接层,作为一步延时算子完成记忆目的,使得本模型具有适应时变特征、直接反映系统动态过程特性以及更强计算的能力。仿真及实验结果分析表明,经过充分训练的Elman神经网络具有较高的辨识精度和广泛的适应能力,能够提升感应电机变频调速控制性能。
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单位中信重工机械股份有限公司; 河南科技大学
