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基于组合聚类rbf网络的开关磁阻电动机建模仿真 modeling and simulating of switched reluctance motor based on rbf neural network with combined clustering algorithm
幼译计岔斩，． 触持电棚2∞9年第lo期
?……。2夕么匆∞∞％／∞磁J《l……………………………一…………………………………二．二．…………一．二二：．…二：…．．
基于组合聚类RBF网络的开关磁阻电动机建模仿真
周素莹，林辉
(西北工业大学，陕西西安710072)
摘要：在已知sRM静态磁特性曲线的基础上，将一种自适应RBF网络应用于sRM的建模中。该网络采用组
合聚类的方法动态确定RBF神经网络的隐层节点数及网络中心，克服了传统RBF网络把每个数据点都作为隐层节
点，当数据量较大时致使网络结构冗余较大、学习速度较慢的缺点，同时又保持了传统RBF网络的优点。与传统的
RBF网络相比，所设计的自适应网络节点少，精度能够满足要求。仿真结果表明，该模型能够较好地反映电机磁特
性，所建市的sRM驱动系统仿真模型具有较好的通用性，为SRM的设计分析与新型控制策略的验证提供了基础。
关键词：组合聚类自适应RBF网络；开关磁阻电动机；建模与仿真
中图分类号：TM352文献标识码：A 文章编号：1004—7018(2帅9)10一∞24一03
and ofS啊tched
ModelingSimulating Reluctan∞MotorBa跎d蛐
RBFNeuraINetworkwithCombined
ClusteringAlgorithm
ZHoU H越
su一矾ng．HN
(Northwestem 7an71
PolytechnicalUniversity，Xi0072，China)
neuralnetworkwith structurew鹊usedtomodelforSRMb鹊edonthestatic
Abstract：RBF senadaptive ma罢皿etiza．
tion hereto dete唧inenode of
cuⅣes．Combined the nuI柚)erhidden
clusteringalgorithmw嬲presentedself—adaptively layer
andcenterofRBFneuraJnetwo of nodenuIllberofhidden
rk．nus，the center，slow
dimcultydete丌Ilining layers蛐d le枷ing
weaken ofRBFneuraJnetworkwhenthe data weresolved，
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