Research on Flux Observer Based on Wavelet Neural Network Adjusted by Ant Colony Optimization

机译：蚁群优化调整的基于小波神经网络的磁通观测器研究

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To improve the performance of extra-low speed in direct torque control (DTC) system, this paper applies wavelet neural network (WNN) to constitute flux observer by deep researching nonlinear mathematic model of stator flux of asynchronous motor. Furthermore, in order to improve rapidity and real time characteristics of wavelet neural network flux observer, the paper applies ant colony algorithm (ACA) with embedded deterministic searching strategy to optimize dilation factor, translation factor and output weight of wavelet neural network. In order to confirm on-line identification precision of wavelet neural network flux observer based on ant colony algorithm, the paper compares this method with wavelet neural network flux observer optimized by gradient descent algorithm. Simulation shows that the former not only can reduce the node numbers of hidden layers and quicken the convergence rate of WNN, but also can improve on-line identification precision of flux observer, so it can effectively improve low speed performance of DTC system.

机译：为了提高直接转矩控制（DTC）系统的超低速性能，本文通过对异步电动机定子磁链的非线性数学模型进行深入研究，运用小波神经网络（WNN）构成磁链观测器。此外，为了提高小波神经网络通量观测器的速度和实时性，本文将蚁群算法（ACA）与嵌入式确定性搜索策略相结合，优化了小波神经网络的膨胀因子，平移因子和输出权重。为了确认基于蚁群算法的小波神经网络通量观测器的在线识别精度，本文将该方法与通过梯度下降算法优化的小波神经网络通量观测器进行了比较。仿真表明，前者不仅可以减少隐藏层的节点数，加快WNN的收敛速度，而且可以提高通量观测器的在线识别精度，从而可以有效地提高DTC系统的低速性能。

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来源
《International Conference on Signal Processing(ICSP'06); 20061116-20; Guilin(CN)》|2006年|P.1914-1918|共5页
会议地点 Guilin(CN)
作者
Chengzhi Cao; Xiaofeng Guo; Jing Du;
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作者单位

Shenyang University of Technology, XingHua Street, 110023, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类通信理论;
关键词

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