基于模糊RBF神经网络的无刷直流电机调速控制

通过分析无刷直流电机间接位置检测原理, 提出了基于径向基函数(RBF) 神经网络的无位置传感器控制方法。该方法建立动态的RBF 网络模型, 采用k2均值聚类法和递推最小二乘法(RLS)

·摘要：该文提出了基于小波神经网络控制的无刷电机调速系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行...

无刷电机->基于小波神经网络控制的无刷直流电机调速系统.pdf

·摘要： 针对现实应用中对无刷直流电机速度控制的极高精度要求,设计了一种改进的自适应遗传算法优化的模糊神经网络控制系统,并采用离线和在线两种学习方法,实现了对无刷直流电机转速的精确控制.系统融合了模糊逻辑、神经网络和遗传...

针对电动汽车中无刷直流电机负载波动较大的特点，提出了4 层模糊神经网络模型，该模型融合了模糊逻辑和神经网络的长处，模糊推理和解模糊化均通过神经网络来实现。模糊化层将输入特征量转化为模糊量，选取

无刷直流电机，在神经网络控制下，新的突出，新的研究改变