Induction motor identification using dynamic two-time scales neural networks with sliding mode learning

机译：使用动态双向的感应电机识别，具有滑模学习的神经网络

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This paper presents a novel identification method of induction motor via Dynamic Neural Networks with two-time scales using sliding mode learning. Due to the fast adaptation and superb learning capability, Dynamic Neural Networks with two-time scales using sliding mode learning are used to identify the induction motor including the aspects of fast and slow phenomenon. The sliding mode technique and singularly perturbed theories are used to develop the on-line update laws for dynamic neural networks weights. The global convergence of the identification error to zero is analyzed by means of the Lyapunov function. Simulation results are presented confirming the validity of the above approach.

机译：本文通过使用滑模学习，通过动态神经网络提出了一种新颖的感应电动机识别方法。由于快速适配和精湛的学习能力，使用使用滑模学习的具有两次秤的动态神经网络用于识别包括快速和慢速现象的各个方面的感应电动机。滑模技术和奇异扰动的理论用于开发用于动态神经网络权重的在线更新规律。通过Lyapunov函数分析识别误差为零的全局汇聚。提出了仿真结果，确认了上述方法的有效性。

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来源
《Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering》|2012年||共6页
会议地点
作者
Fu Zhi-Jun; Xie Wen-Fang; Luo Wei-Dong;
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正文语种
中图分类 TP3-53;
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