【摘 要】
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用人工神经网络的成功在线辨识了同步电机转子参数.这种参数的优势在于能反映电机实际运行过程中受到的饱和、电机老化、电磁力等因素的影响,辨识的参数更接近于电机的实际运
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用人工神经网络的成功在线辨识了同步电机转子参数.这种参数的优势在于能反映电机实际运行过程中受到的饱和、电机老化、电磁力等因素的影响,辨识的参数更接近于电机的实际运行参数.在参数迭代过程中,文中引入了时变的松弛算子,改进了牛顿法在计算非线性函数二阶导数过于复杂的缺点.最后对一台111kVA,440V的同步电机进行仿真,然后采用BP神经网络对其进行参数辨识,并取得了满意的效果.
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