首页> 外文期刊>Electronics Letters >Modified LMS adaptive algorithm for CMAC neural network based control of switched reluctance motors
【24h】

Modified LMS adaptive algorithm for CMAC neural network based control of switched reluctance motors

机译:基于CMAC神经网络的开关磁阻电动机控制的改进LMS自适应算法。

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

A novel approach to adapting the weights of a CMAC neural network for torque ripple reduction in switched reluctance motors is proposed, using a variable learning rate function within the standard LMS algorithm. Simulation results demonstrate that training CMAC networks following this approach affords low torque ripple with high power efficiency.
机译:利用标准LMS算法中的可变学习率函数,提出了一种新颖的方法来适应CMAC神经网络的权重以降低开关磁阻电机的转矩脉动。仿真结果表明,按照这种方法训练CMAC网络可提供低转矩脉动和高功率效率。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号