小波神经网络在无人机电机控制的应用

小波神经网络在无人机电机控制的应用

论文摘要

为提高无人机轨迹控制,研究了一种新型无人机电机调速系统。对无位置传感器永磁同步电动机进行设计,采用了一种改进算法的自适应小波神经网络控制方法。使用新型梯度下降算法(Adma)优化训练后的网络,并且利用永磁同步电动机的相电压和转子电角度之间特定的非线性关系,建立无人机电机无位置传感器的小波神经网络控制系统。仿真结果表明,该系统能够有效控制电机换相,对无人机全程速度具有良好的静、动态控制效果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 UAV电机位置估算基本原理
  • 2 小波神经网络位置估算
  •   2.1 小波神经网络结构设计
  •   2.2 小波神经网络函数的初始状态
  •   2.3 参数优化
  • 3 仿真结果与分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张子雄,张艺,杨风,余红英

    关键词: 无人机,永磁同步电机,转子位置估计,小波神经网络,梯度下降法

    来源: 微特电机 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 中北大学电气与控制工程学院,上海船舶电子设备研究所

    基金: 山西省自然科学基金项目(201601D102029)

    分类号: TM341;TP183

    页码: 64-68

    总页数: 5

    文件大小: 1887K

    下载量: 216

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