TY -的A2 Paramasivam s . AU - Karanayil Baburaj AU -拉赫曼,穆罕默德Fazlur AU -格兰瑟姆,科林PY - 2009 DA - 2009/04/08 TI -工业驱动感应电动机参数的识别与人工神经网络六世- 2009 AB - SP - 241809提出了一种新的方法在线估计定子和转子电阻的感应电机间接矢量控制驱动,用人工神经网络。反向传播算法用于神经网络的训练。转子磁链误差之间的联系基于神经网络模型和电压模型传播到调整权重的转子电阻估计的神经网络模型。定子电阻估计的误差测量的定子电流和定子电流估计使用神经网络后传播到调整神经网络的权重。定子和转子电阻估计的性能和转矩和磁响应的驱动,加上这些估计,研究了在模拟的帮助下定子和转子电阻变化的标称值。这两种类型的电阻估计实验,使用提出的神经网络矢量控制感应电动机驱动器。这些估计数据的跟踪性能。使用这种方法,转子电阻估计被发现对定子电阻变化的仿真和实验。SN - 1687 - 7101你2009/241809 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2009/241809——摩根富林明-模糊系统的进步PB Hindawi出版公司KW - ER