作者：温嘉斌,赵红阳,刘子宁,包汉 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2019年第10期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2019100390 DOC编号：DOCCGQJ2019100399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为提高神经网络对霍尔传感器发生故障诊断率，设计了一种改进神经网络模型，该模型由反向传播(BP)神经网络并行组成，利用算法对各BP神经网络输出进行加权整合，进而得到误差更小的输出结果，并将改进神经网络模型应用于无刷直流电机霍尔传感器故障诊断系统中，利用无位置传感器系统实现霍尔传感器故障容错处理。仿真结果表明：改进神经网络故障诊断准确率达到96%，高于传统BP神经网络，且容错控制系统能够显著降低霍尔传感器故障对电机转速的影响，使电机能够在霍尔传感器故障时正常稳定运行。

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