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提出了利用变步长法和引入动量项来改进BP神经网络学习算法,有效减小了学习过程的振荡趋势,改善了收敛性,避免了学习过程陷入某些局部最小值,并将其用于在线调整无刷直流电动机控制系统的PID参数,实现具有最佳组合的PID控制.
基于BP神经网络PID自适应控制的无刷直流电动机控制方法
【摘 要】
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提出了利用变步长法和引入动量项来改进BP神经网络学习算法,有效减小了学习过程的振荡趋势,改善了收敛性,避免了学习过程陷入某些局部最小值,并将其用于在线调整无刷直流电动
【机 构】
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西北工业大学,航海学院,西安,710072
【出 处】
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微电机
【发表日期】
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2006年8期
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