作者：宋受俊,葛乐飞,王路生,王琛 单位：中国电子科技集团公司第21研究所 出版：《微特电机》2015年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWTDJ2015020020 DOC编号：DOCWTDJ2015020029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 神经网络具有强大的非线性映射能力，非常适用于对磁链特性高度非线性的开关磁阻电机(SRM)转子位置的预估。然而，由于其网络结构、初始连接权值和阈值的不确定性，很难一次获得理想的训练结果。提出了一种基于遗传优化神经网络(GANN)的SRM无位置传感器位置预估方法，利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化，在此基础之上，以磁链和电流为输入、转子位置为输出，建立了预估模型。仿真结果表明，该方法可以在不同转速下对转子位置进行准确的预估，其预估误差不大于2&#176；。

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