基于BP神经网络的开关磁阻电动机非线性建模 (2005年)

为提高开关磁阻电动机（SRM）调速系统性能，在测取准确磁特性样本数据基础上，利用神经网络所具有的非线性映射能力，基于Levenberg-MarqLlardt算法的BP神经网络建立了sRM的非线性模型。该模型训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制。经与样机实测数据比较，验证了该模型的准确性。将所建模型与准线性模型对比，显示出神经网络模型优越。