基于混沌神经网络动态联想记忆的电机故障诊断

采用一种由混论神经元构成的神经网络,通过研究其非线性动力学特性、混炖吸引子轨迹以及对初始条件的敏感性,实现混炖神经网络的动态联想记忆。在此基础上,应用混沌神经网络对异步电动机鼠笼转子断条故障进行动态记忆和恢复。研究结果表明,基于混炖神经网络的故障诊断有助于故障模式的记忆和重视。     

永磁同步电动机参数的系统辩识测定方法

用加权最小二乘的系统辩识法对永磁同步电动机的参数测定进行了探讨。用于记录电机相绕组中电流变化过程的Z-80单板机数据采集系统,对采样数据进行了平滑滤波处理。编制了永磁同步电动机参数辩识的计算机程序,通过一次辩识就可得到电机的多个参数。     

神经网络的时空混沌控制

当混沌神经网络的输入发生较大变异时,网络混沌运动偏离了原有混沌吸引域,从而丧失了对原有被储存样本模式的记忆.本文针对神经网络的时空特征,采用混沌控制的钉扎反馈方法,使网络重新恢复记忆.通过对应用例的仿真实验表明,对神经网络时空系统的混沌控制,钉扎反馈控制是一种值得推荐的方法;神经网络的混沌控制增强了网络的容错能力及其鲁棒性,进而提高了混沌神经网络的实用性.     

神经网络的混沌运动与控制

本文采用一种由混沌神经元构成的联想记忆神经网络．以混沌神经网络为基础,研究其非线 性动力学特性、混沌吸引子轨迹以及对初始条件的敏感性, 实现混沌神经网络的动态联想记 忆功能．在网络输入发生较大变异情况下所发生的失忆,本文采用时空系统混沌控制的钉扎 反馈方法,使网络恢复记忆．上述研究通过对异步电动机故障的动态记忆和恢复控制的仿真 实验得到证实．本文研究结果表明,在国内外对神经网络混沌控制研究的热点中,时空系统 的钉扎反馈控制是一种值得推荐的方法;神经网络的混沌控制扩大了网络的容错性,进而提 高了混沌神经网络的实用性,这将在复杂模式识别,图象处理等工程上具有广阔的应用前景 ．     

异步电机矢量控制调速系统动特性仿真

本文介绍对异步电动机采取一定控制手段后使磁场定向和影响转速的物理量得到解耦,达到矢量控制调速的目的,实现异步电动机调速能象直流电机那样方便自如。     

稀土永磁同步电动机节能与参数相关性的神经网络模拟

在以往众多相关性研究方法的基础上,将人工神经网络的非线性和信息分布性用于研究稀土永磁同步电动机的节能与参数的相关性,模拟结果表明,这种研究方法不仅是可行的,并具有用人脑神经元组织的信息处理机制来模拟物理量间相关性的智能特性,从而为相关性研究提供了一种新思路。