AFSA-BP速度辨识器在DTC系统中的应用研究  

AFSA-BP Network Speed Identifier and Application in Direct Torque Control System

作　　者：曹承志[1] 毛春雷[1] 郑海英[1] 姜西羚[2] 张坤[1] 

机构地区：[1]沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110178 [2]辽宁省水利水电勘测设计研究院,辽宁沈阳100006

出　　处：《电气传动》2009年第3期3-6,17,共5页Electric Drive

基　　金：辽宁省自然科学基金资助项目(20032032);教育部“春晖计划”合作科研项目(Z2005-2-11008);辽宁省教育厅高校科研项目(20206331)

摘　　要：为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将人工鱼群算法与BP算法相结合的AFSA+BP算法,实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用Matlab/Simulink实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。To achieve speed-sensorless direct torque control （DTC） system, neural network （NN） was ap- plied to design speed identifier. But, feed forward network is difficult to confirm the structure and BP algo- rithm is easy to plunge into local solution. To combine AFSA with BP, which is called AFSA ＋BP algorithm and it realized the combination of AFSA＇s global search capability and BP algorithm＇s local optimize perform- ance. The performance of the proposed scheme was carried out by simulation experiment using Matlab/Simu- link.

关 键 词：人工鱼群算法 神经网络 直接转矩控制系统 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]