位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
Neural network-based adaptive state-feedback control for high-order stochastic nonlinear systems
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2014.12
  • 页码:2976-2980
  • 分类:TM352[电气工程—电机] TM359.4[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]江苏师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州221116, [2]中国矿业大学电力工程学院,江苏徐州221008
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61305149)
  • 相关项目:高阶随机非线性系统控制的若干问题研究
中文摘要:

开关磁阻发电机由于其双凸极结构,具有严重的非线性,普通方法难以获得较为准确的仿真模型.采用小波神经网络对开关磁阻发电机进行磁链特性的数据拟合,建立了开关磁阻发电机非线性仿真模型,并通过仿真实验验证了该模型的正确性.该模型为实际开关磁阻发电机研究提供了一种较好的仿真建模方法.

英文摘要:

Switched reluctance generator (SRG) has serious nonlinearity due to the doubly salient structure. It is dif ficult to obtain the accurate simulation model of SRG by the general method. In this paper, flux linkage characteris- tic of SRG is fitted by using wavelet neural network. Then the nonlinear simulation model of SRG is established, and the model is tested and verified. It provides a better simulation modeling method for actual SRG research.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550