基于BP神经网络的中低速磁浮列车速度估计算法
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On Estimation Algorithm for Low Speed Maglev Train Based on BP Neural Network
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    摘要:

    提出结合磁浮列车牵引用直线感应电机特点,利用BP神经网络算法,实现对磁浮列车的运行速度观测。通过对一直线感应电机动态模拟实验台进行研究表明,理论估算和实测速度相吻合,初步表明该方法是可行的。该方法的实现,节省了现有磁浮列车速度检测系统昂贵的成本,减少了系统硬件设备的复杂性,提高了整个磁浮列车系统工作的可靠性。

    Abstract:

    Maglev train is a new vehicle without support wheel and its movement speed is gained by means of a special measure equipment. By using BP neural network arithmetic , the maglev train speed can be estimated by means of combining characteristics of its traction linear induction motor. Based on a dynamic simulation experiment , real speed measure result is near to theory calculation. This shows the method is feasible. In view of the method , it can economize expensive cost for speed measurement of maglev train , reduce system equipment complexity, and also advance work reliability of entire train system.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘少克,张文雅.基于BP神经网络的中低速磁浮列车速度估计算法[J].湖南工业大学学报,2007,21(5):55-57.

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  • 收稿日期:2007-08-12
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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