【摘 要】
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该文以软计算方法作为研究工具,以电机为研究对象,对电机系统的述度滤波、加速度测量、转速控制和故障诊断方法进行了研究,主要内容如下:介绍了软计算的主要方法,包括介绍了
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该文以软计算方法作为研究工具,以电机为研究对象,对电机系统的述度滤波、加速度测量、转速控制和故障诊断方法进行了研究,主要内容如下:介绍了软计算的主要方法,包括介绍了模糊逻辑的一些基本概念和模糊推理系统;推导了BP神经网络和Elman神经网络的学习算法;引入了基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)的结构和原理、混合学习算法和万能逼近能力;以及遗传算法的执行步骤和基术操作.并在此基础上提出了改进的Elman神经网络和具有模糊输出的改进的ANFIS结构.提出了新的自适应模糊滤波器,与现有模糊滤波器不同的是利用自组织映射和最小二乘法得到优化的模糊隶属函数和结论推理参数,这利模糊滤波器提供了比传统模糊滤波器更有效的滤波效果.仿真表明,新自适应模糊滤波器可以有效地滤除直流电机系统反馈回路中测速机产生的有害噪声.还提出了基于神经网络的加速度测量方法,该方案包含两个神经网络:网络Ⅰ和网络Ⅱ.网络Ⅰ滤除速度信号的测量噪声,网络Ⅱ进一步降低残余噪声,得到最终的角加速度估计.该方法用升降车的速度和加速度测最加以验证.针对机械振动消除应力工艺中的直流调速系统的特点,提出一利基于PI增量式控制算法的单神经元控制器,并对具有谐振型负载的直流调速系统进行了转速神经控制器的设计,仿真实验和实时控制结果表明,该控制系统不仅具有良好的动态和静态性能,而且具有很强的自适应性,可以满足振动消除应力工艺的各项要求.提出了基于改进的ANFIS的电机故障诊断方案.
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