【摘 要】
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基于混合型Pi-Sigma网络,设计了一种新型模糊神经网络电阻检测器,用于检测感应电动机运行时的定子电阻.给出了模糊规则前件语言变量隶属函数和后件结果函数有关参数的学习方
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基于混合型Pi-Sigma网络,设计了一种新型模糊神经网络电阻检测器,用于检测感应电动机运行时的定子电阻.给出了模糊规则前件语言变量隶属函数和后件结果函数有关参数的学习方法.选择电机绕组端部温度及其时间变化率作为检测器输入,通过工业实验测取了2000组数据分别用于网络的学习和推理结果的检验.检测器用于直接转矩控制系统时,依据检测出的电机定子电阻瞬时值,对定子电压进行补偿,进而改善电机低速运行时的速度稳定性.对基于不同补偿方法测得的转速误差率分析表明,本文介绍的补偿方法效果优于其它方法,这证明模糊神经网络电阻检测器具有更高的检测精度.
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