Neural Network Approach for Modelling Hysteretic Magnetic Materials Under Distorted Excitations

Riganti Fulginei F.; Salvini A.

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Neural Network Approach for Modelling Hysteretic Magnetic Materials Under Distorted Excitations

机译：畸变激励下磁滞磁性材料的神经网络建模

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A Neural Network (NN) approach for modelling dynamic hysteresis is presented. The modelling of the dynamic behavior of hysteretic materials and devices must take into account magnetodynamic effects. In the present paper these tasks are simultaneously modelled by means of an ad-hoc Neural System (NS) based on an array of 3-input 1-output Feed Forward NNs. Each NN is dedicated to a particular typology of the excitation field (prediction of flux density from a known waveform of the magnetic field strength or vice-versa) and it manages just a fixed portion of the dynamic hysteresis loop. The whole hysteretic path is reconstructed by the union of the evaluations made by different NNs of the NS. The NS is able to perform the simulation of any kind of dynamic loop (saturated and non-saturated, symmetric or asymmetric) generated by any assigned arbitrarily distorted excitations into a fixed range of frequencies. Numerical validations are presented.

机译：提出了一种用于动态滞后建模的神经网络方法。磁滞材料和装置的动力学行为建模必须考虑磁动力效应。在本文中，这些任务是通过基于3输入1输出前馈NN阵列的临时神经系统（NS）同时建模的。每个NN专用于特定的励磁场类型（根据已知的磁场强度波形预测通量密度，反之亦然），并且它仅管理动态磁滞回线的固定部分。通过NS的不同NN进行的评估的联合，重构了整个磁滞路径。 NS能够对由分配给固定频率范围内的任意分配的任意失真的激励所生成的任何种类的动态环路（饱和和非饱和，对称或不对称）进行仿真。提出了数值验证。

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来源
《Magnetics, IEEE Transactions on》 |2012年第2期|p.307-310|共4页
作者
Riganti Fulginei F.; Salvini A.;
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作者单位

Applied Electronics Department,, Roma Tre University,, Rome,, Italy;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Magnetic hysteresis; magnetic losses; magnetodynamic; neural networks;

机译：磁滞;磁损耗;磁动力;神经网络;

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