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GRNN為基礎之感應馬達無量測器向量控制研究

為了解決寧茂變頻器rm5g的問題，作者林育進 這樣論述：

本論文主要提出以廣義迴歸神經網路(General Regression Neural Network,GRNN)來實現無量測器向量控制感應馬達驅動器，建立GRNN神經網路轉速辨識系統，使用估測轉速代替傳統轉子回授訊號，主要針對感應馬達(Induction Motor, IM)速度控制。本論文利用傳統的向量控制感應馬達，其轉子回授訊號再對GRNN神經網路進行離線訓練，訓練完成後即可對感應馬達進行無量測器向量控制。藉由MATLAB/Simulink及PC-Based馬達控制即時發展系統模擬與實作其控制系統，以驗證本論文所提出之方法不僅提升系統準確度、可行性及正確性，並降低系統設置成本。