典型文献
基于MEA-BP神经网络的开关磁阻电机静态电磁特性建模
文献摘要：
建立精确的开关磁阻电机(SRM)模型对于改善SRM的性能和控制效果有着重要的影响.针对SRM运行时磁路的高度饱和和严重非线性问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)神经网络算法的SRM非线性模型.利用ANSYS Maxwell软件建立了四相8/6极SRM模型并进行有限元计算,通过仿真和试验值的对比验证了该模型的精度比未经MEA优化的BP神经网络模型更高,可以更好地反映SRM运行时的磁链特性和转矩特性,且具有较好的泛化能力.
文献关键词：
开关磁阻电机;非线性建模;BP神经网络;思维进化算法
中图分类号：
作者姓名：
王成敏;王爱元;姚晓东;殷世雄;李吉程
作者机构：
上海电机学院电气学院,上海 201306;佛山市高明区明戈新型电机电控研究院,广东佛山 528500
文献出处：
引用格式：
[1]王成敏;王爱元;姚晓东;殷世雄;李吉程-.基于MEA-BP神经网络的开关磁阻电机静态电磁特性建模)[J].电机与控制应用,2022(05):64-68
A类：
B类：
MEA,开关磁阻电机,静态电磁,电磁特性,特性建模,SRM,磁路,非线性问题,于思,思维进化算法,反向传播,神经网络算法,非线性模型,Maxwell,四相,有限元计算,对比验证,转矩特性,泛化能力,非线性建模
AB值：
0.319827
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