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J-GLOBAL ID：201402295710866246   整理番号：13A1933480

LSSVMに基づくスイッチドリラクタンスモータのローターポジション評価

Rotor position estimation of switched reluctance motor based on LSSVM

著者 (5件)： Xu Yuzhe (National ASIC System Engineering Res. Center,Southeast Univ., Nanjing) ,  Cao Yanping (National ASIC System Engineering Res. Center,Southeast Univ., Nanjing) ,  Zhong Rui (National ASIC System Engineering Res. Center,Southeast Univ., Nanjing) ,  Qu Yan (School of Electronic Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing) ,  Peng Fulin (School of Electronic Sci. and Engineering,Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 43  号： 2  ページ： 307-311  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スイッチドリラクタンスモータ(SRM)が有害環境において操作するとき,ポジションセンサーが簡単に落ちるか,分解になる問題を避けるために,SRMのローターポジション推定量のための最小二乗法サポートベクトルマシン(LSSVM)に基づく方法を提唱した。改良したDCパルス方法から得る適度なプロトタイプ特性を使用することによって,LSSVMを調整した。交差検証法方法および努める方法を組み合わせることによって,最適な要因を選択した。改良した逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)を使用することによってポジション推定量と比較して,LSSVM推定量のトレーニング期間は,72%までに減少した。トレーニング試料と,検査試料の平均二乗誤差(MSE)は,個々に,7.8%および19.6%によって減少した。しかも,検査試料の誤差は,トレーニング試料と比較して64.5%減少した。LSSVM推定量のシミュレーションシステムは,S機能を使用することによって,Simulinkにおいて構築した。実験的結果は,SRMがより高い速度,低速度および負荷に基づき急激変化状態を操作するとき,LSSVMを使用するポジション推定量の平均誤差が0.11°より少ないことを示して,速いトレーニング,より高い一般化性能がLSSVM推定量の精度および良いロバスト性を改良したことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *スイッチドリラクタンスモータ ,  磁気抵抗 ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン ,  位置 ,  位置センサ ,  システム ,  ニューラルネットワーク ,  シミュレータプログラム ,  誤差 ,  ロバスト性 ,  交差検証法
準シソーラス用語： ポジション ,  ポジションセンサ ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  Simulink ,  平均二乗誤差

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： スイッチドリラクタンスモータ ,  評価