基于遗传算法的小波神经网络DTC转速辨识

摘要

由于直接转矩控制(DTC)系统的参数难以建立精确的数学模型,提出了基于遗传算法(GA)的小波神经网络(WNN)DTC系统参数辨识方法。利用GA能够搜索全局最优解且不受搜索空间的限制,再加上小波神经网络表现的良好的时频局部化特性,以及多尺度的功能,通过遗传算法对WNN的权值、伸缩因子和位移因子进行优化,实现低速运行时对转速变化的精确控制,改善了DTC系统的转速动态特性。仿真实验结果表明:该方法能提高DTC系统参数的辨识精度,基于GA的WNN具有良好的辨识效果。