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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1999.7
- 수록면
- 526 - 530 (5page)
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This paper presents a newly developed speed sensorless drive using Neural Network algorithm Neural Network algorithm can be divided into three categories. In the first one, a Back Propagation-based NN algorithm is well-known to gradient descent method In the second scheme, a Extended Kalman Filter-based NN algorithm has just the time varying learning rate In the last scheme, a Recursive Least Square-based NN algorithm is faster and more stable than the classical back-propagation algorithm for training multilayer perceptrons. The number of iterations reqwred to converge and the mean-squared error between the desired and actual outputs is compared with respect to each method. The theoretical analysis and experimental results are discussed.
목차
Abstract
I.INTRODUCTION
Ⅱ.FLUX ESTIMATOR
Ⅲ.THE NEWLY PROPOSED SPEED SENSORLESS CONTROL ALGORITHM
Ⅳ.SIMULATION RESULTS
Ⅴ.EXPERIMENTAL RESULTS
Ⅵ.CONCLUSION
REFERENCES
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