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基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型
被引量：
4
1
作者
马阳阳
李永建
+2 位作者
孙鹤
杨明
窦润田
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期4063-4075,共13页
铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空...
铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空间生成高维算子数据,算子空间的数据输出作为DBN模型的输入,结合DBN算法表征算子数据与模型输出的非线性关系。利用样本的磁感应强度数据和生成的算子数据训练模型,获得模型参数。通过仿真表明构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各项异性。同时,结合磁损分离理论改进磁损模型中相应的损耗系数,构建动态磁损计算模型,并将磁滞模型获得的数据应用于动态损耗计算。仿真表明,构建的磁滞模型可以有效地表征铁磁材料的实际磁化特性和损耗情况。
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关键词
磁滞模型
深度置信网络算法
磁滞算子
磁滞损耗
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职称材料
题名
基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型
被引量：
4
1
作者
马阳阳
李永建
孙鹤
杨明
窦润田
机构
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
国网河北省电力有限公司沧州供电分公司
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期4063-4075,共13页
基金
国家自然科学基金重点项目(52130710)
国家自然科学基金项目(51777055,51977122)
河北省自然科学基金创新群体项目(E2020202142)资助。
文摘
铁磁材料磁滞建模是电气工程领域的基础性理论研究之一。该文基于深度置信网络(DBN)算法结合磁滞算子空间理论提出一种矢量磁滞模型。在模型结构中,引入郎之万函数作为映射函数对磁滞数据进行输入转换计算。利用多个磁滞算子构建算子空间生成高维算子数据,算子空间的数据输出作为DBN模型的输入,结合DBN算法表征算子数据与模型输出的非线性关系。利用样本的磁感应强度数据和生成的算子数据训练模型,获得模型参数。通过仿真表明构建的模型可以有效地描述铁磁材料在旋转磁化情况下的非线性特性和各项异性。同时,结合磁损分离理论改进磁损模型中相应的损耗系数,构建动态磁损计算模型,并将磁滞模型获得的数据应用于动态损耗计算。仿真表明,构建的磁滞模型可以有效地表征铁磁材料的实际磁化特性和损耗情况。
关键词
磁滞模型
深度置信网络算法
磁滞算子
磁滞损耗
Keywords
Hysteresis model
deep belief network(DBN)algorithm
hysteresis operator
hysteresis loss
分类号
TM15 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度置信网络算法的面向铁磁材料旋转磁滞损耗的矢量磁滞模型
马阳阳
李永建
孙鹤
杨明
窦润田
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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