基于神经网络的电机可靠性控制技术研究

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摘要以改进的CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络作为电机可靠性控制的基础,提出一种动态非线性系统自适应容错控制方法。由于改进CMAC信息融合模型具有连续输出特性,从而解决常规故障诊断方法对电机涌堵故障连续变化情形不能诊断的缺陷。从而提高神经网络的在线学习速度和精度;在故障在线学习的基础上进行电机的容错控制律的在线重构,实现电机的在线故障诊断与容错控制的集成,分析了系统的稳定性,并给出了仿真结果。

作者李佳刘乾

机构地区江苏科技大学

出处《计算机光盘软件与应用》 2012年第18期110-111,共2页 Computer CD Software and Application

关键词神经网络故障诊断容错控制电机

分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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