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永磁同步电机(PMSM)是一种非线性、强耦合的控制对象,电机参数的变化加大了其控制难度.因此,参数辨识对于其闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义.文中针对这一非线性、强耦合的模型,研究了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和El man神经网络(El man NN)的永磁同步电机参数Rs,ψd和ψq的辨识方法.仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能很精确地辨识PMSM的Rs,ψd和ψq,该网络具有良好的泛化能力,在变速变负载等复杂情况下也适用. 相似文献
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为了获得非线性演化方程的一些新的解,将三角函数展开法和辅助方程法相结合,利用符号计算软件maple和吴方法求解得到了非线性Klein-Gordon方程的一些新的Jacobi椭圆函数解,并通过引入shen提出的一个变换,使得到的新解更多. 相似文献
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