《表3 训练误差及偏置：基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识》

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《基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识》

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CAN通讯的频率为100 Hz，采集数据时间间隔为0.01 s。为了验证算法的适用性，对2个不同时间段采集的50组数据进行人工神经网络构建，并分别根据这2个时间段的数据计算得到异步电机的2个辨识值。由于推导出的异步电机人工神经网络模型在转速恒定时是完全线性化的，50组数据完全能够保证人工神经网络权值矩阵的收敛。转速为1 000 r/min时，异步电机各项参数的2次辨识结果如表2所示，训练误差及偏置如表3所示。