论文部分内容阅读
通过对电机相电压和相电流的映射,利用人工神经网络在处理非线性、不确定问题上的优势,提出一种基于FRA优化的RBF神经网络实现无刷直流电机的无位置传感器控制,估算出准确的电机换相信号。实验结果验证了本文方法的有效性。
一种无刷直流电机的无位置传感器控制研究
【摘 要】
：
通过对电机相电压和相电流的映射,利用人工神经网络在处理非线性、不确定问题上的优势,提出一种基于FRA优化的RBF神经网络实现无刷直流电机的无位置传感器控制,估算出准确的
【机 构】
：
海军装备部,海军工程大学
【出 处】
：
微计算机信息
【发表日期】
：
2011年3期
其他文献
随着大数据技术和数据密集型科研范式的兴起,研究数据作为一种重要学术资源在开放科学中的地位越来越显著。本文分析传统基于机构要求的研究数据管理计划(DMP)在面对越来越多