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Modeling Permanent Magnet Synchronous Motor System in Electrical Automation Engineering Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

机译：基于自适应神经模糊推理系统的电气自动化工程永磁同步电机系统建模

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This paper proposes a novel modeling method for permanent magnet synchronous motor (PMSM) system in electrical automation engineering based on adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS). Meanwhile the microhabitat particle swarm optimization (MPSO) was used for training the parameters of ANFIS. The proposed modeling method for PMSM system can help in speed and position control. The proposed ANFIS and MPSO based modeling method has been successfully applied to PMSM control system.

机译：提出了一种基于自适应网络模糊推理系统（ANFIS）的电气自动化工程中永磁同步电动机（PMSM）系统建模方法。同时利用微生境粒子群优化算法（MPSO）对ANFIS参数进行训练。所提出的永磁同步电机系统建模方法有助于实现速度和位置控制。所提出的基于ANFIS和MPSO的建模方法已成功应用于永磁同步电机控制系统。

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来源
《International Conference on Insulating Materials, Material Application andlectrical Engineering 》|2013年||共5页
会议地点
作者
Huiying Zhang;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB3-53;
关键词
PMSM; ANFIS; MPSO algorithm;

机译：永磁同步电机;ANFIS;MPSO算法;

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