The speed estimation of asynchronous motor based on fuzzy neural network

机译：基于模糊神经网络的异步电动机转速估计

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A novel speed sensorless estimation and controller for asynchronous motor derives are proposed in this paper based on adaptive fuzzy neural network (FNN). The performance of the proposed adaptive FNN speed controller is evaluated for a wide range of operating conditions for asynchronous motor. These include startup, step changes in reference speed, unknown load torque and parameters variations. Obtained results show that the proposed ANN provides a very satisfactory speed estimation under the above mentioned operation conditions and also the sensorless adaptive FNN speed controller can achieve very robust and satisfactory performance and could be used to get the desired performance levels.

机译：基于自适应模糊神经网络（FNN），提出了一种新型的异步电动机无速度传感器估计和控制器推导方法。针对异步电动机的广泛运行条件，评估了所提出的自适应FNN速度控制器的性能。其中包括启动，参考速度的阶跃变化，未知的负载转矩和参数变化。所得结果表明，所提出的人工神经网络在上述操作条件下提供了非常令人满意的速度估计，并且无传感器自适应FNN速度控制器也可以实现非常鲁棒和令人满意的性能，并可用于获得所需的性能水平。

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来源
《2012 IEEE International Conference on Oxide Materials for Electronic Engineering.》|2012年|p.876- 879|共4页
会议地点 Lviv(UA);Lviv(UA)
作者
Li Yi; Pu Yonghong;
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作者单位

Industrial Engineering Training Centre, Shanghai University of Engineering Science, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类 TB341;TB341;
关键词

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