基于BAS算法优化的感应电机参数估计
作者：金逸珲; 吴滨; 顾晓峰; 张晓昕
摘要：为了提高感应电机系统参数估计与状态监测的准确性和效率,针对感应电机非线性、强耦合、参数易时变的特性,引入带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络时序预测模型。针对传统NARX神经网络初值依赖和收敛速度慢的问题,利用天牛须搜索算法(BAS)对神经网络预测模型进行参数寻优,提高神经网络的收敛速度和预测精度。实验结果表明,该方法能够以较简单的网络结构高效、准确、稳定地预测估计电机参数。
分类：
- 期刊
- >
- 自然科学与工程技术
- >
- 信息科技
- >
- 无线电电子学
收录：
- 上海图书馆馆藏
- 北大期刊(中国人文社会科学期刊)
- 知网收录(中)
- 维普收录(中)
- 万方收录(中)
- 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
- 哥白尼索引(波兰)
- 国家图书馆馆藏
关键词：
- 感应电机
- narx神经网络
- 参数估计
- 天牛须搜索算法
- 收敛速度
- 预测精度
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
