基于递归神经网络的转速估计器仿真研究

刘春霞; 隋美娥; 武心庆

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基于递归神经网络的转速估计器仿真研究

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针对硬件传感器安装、调试、维护复杂等缺点,采用了一种基于递归神经网络(recurrent neural network,RNN)的转速估计器,取代传统传感器完成转速检测任务.递归神经网络采用带遗忘因子的最小二乘(RLS)估计算法,该方法利用RNN强的非线性动态特性,可以在线训练权重,从而可以快速跟踪参数变化、负载变动等情况.最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证了此方法的有效性.

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来源
《青岛理工大学学报》 |2011年第1期|93-96|共4页
作者
刘春霞; 隋美娥; 武心庆;
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作者单位

青岛港湾职业技术学院电气工程系,青岛,266404;

青岛港湾职业技术学院电气工程系,青岛,266404;

青岛港湾职业技术学院电气工程系,青岛,266404;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP212;
关键词
递归神经网络; 递推最小二乘; 感应电机;

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