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本发明涉及一种基于神经网络的接触器速度闭环控制方法，首先采用电流闭环作为基础内环，用以灵活调节接触器的激磁状态；接着采集接触器的激磁电压及激磁电流，利用嵌入式ANN模型计算接触器动铁心的实时位移；最后利用实时位移信息来计算动铁心的实时速度，构建接触器速度闭环控制。本发明引入神经网络技术建立接触器神经网络(ANN)模型，无需接触器具体的结构及材料参数，更不需要对磁路进行简化处理及非饱和假设，仅通过简单的训练过程即可完成任何接触器模型的构建，从而输出高精度的位移信息；在此基础上构建接触器的速度闭环控制方案，对动铁心的运动速度进行闭环控制。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201710258378.5
Filing Date： 2017/4/19
Publication Date： 2019/2/22
Pub. No.： CN106952782B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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