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题名基于小波神经网络的间接转矩控制系统效率优化
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作者
冉正云
李庆川
李华德
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机构
北京科技大学信息工程学院
安阳集团公司职工大学
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第2期20-24,共5页
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文摘
为了提高异步电动机间接转矩控制系统在轻载运行情况下的效率,可以通过减小磁链给定值来实现。在电动机等效模型的基础上根据损失最小化方法推导了最优定子磁链给定量,由于该量是电磁转矩、转子速度的非线性函数,且受电动机参数变化影响,经典的控制理论难以达到令人满意的效果,而神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点,适宜解决非线性变参数问题;小波变换具有提取局部信息的特点,将二者充分结合起来,利用小波神经网络在复杂的工况下得到合适的定子磁链给定值,实现系统效率最优。实验验证了该方案的有效性。
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关键词
异步电动机
间接转矩
效率优化
小波神经网络
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Keywords
Induction motor, indirect stator-quantity control, efficiency optimization, wavelet neural network
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分类号
TM301.2
[电气工程—电机]
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