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段梦凡

作品数：2 被引量：0H指数：0
供职机构：桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电机
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇模型辨识
  • 2篇超声波电机
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇非线性
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇BP网
  • 1篇BP网络

机构

  • 2篇桂林电子科技...
  • 1篇上海师范大学

作者

  • 2篇段梦凡
  • 1篇谭永红

传媒

  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于神经网络的超声波电机模型辨识
2010年
超声波电机存在着死区、迟滞等复杂的非线性特性。采用传统的系统辨识方法难以直接对该系统进行辨识,因此,根据超声波电机的静态、动态特性,提出了一种改进的BP神经网络以建立关于该电机的一种新的模型。通过引入迟滞算子构造扩张输入空间,将迟滞的多值映射转换为一一映射。提出了变斜率与带死区的神经元,以便于描述电机的死区特性。在训练神经网络时引入了广义梯度,以近似非光滑点处的梯度。最后给出了相应的实验结果,训练、泛化结果证明该建模方法是有效的。
段梦凡谭永红
关键词：BP神经网络超声波电机非线性
基于BP网络的超声波电机模型辨识
超声波电机(Ultrasonic Motors缩写为USM)是一种利用压电陶瓷的逆压电效应工作的新概念、新原理电机。与传统的电磁型电机截然不同,其驱动力矩并非由电磁感应产生,它利用压电陶瓷的逆压电效应使定子产生超声波振动...
段梦凡
关键词：超声波电机模型辨识神经网络
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