基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制

• 作者: 夏长亮 李斌 陈自然
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 开关磁阻电机 径向基函数神经网络 动态建模 离线训练 瞬时电流跟踪
• 年，卷（期）: 2006,（19）
• 所属期刊栏目: 电工电机
• 页码范围: 127-132
• 页数: 6页
• 分类号: TM352
• 字数: 3951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.19.023

摘要

开关磁阻电机(SRM)因其结构简单、工作可靠、效率高、成本低等优点使之成为当前极具竞争力的一种调速电动机.但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重.如何更好地对开关磁阻电机的转矩进行控制,抑制转矩脉动也成为了近年来研究的热点.针对这一问题,提出了一种基于基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制方法.利用从SRM动态模型仿真中产生的数据来对RBF神经网络进行离线训练,使之学习不同转速和转矩下的优化电流波形,再将训练好的RBF网络用于电机的转矩控制中,完成不同转速下,转矩、位置到电流的非线性映射.最后通过瞬时电流跟踪控制使电机电流跟踪参考电流,完成电机的转矩控制.该控制方法充分利用了RBF神经网络逼近、泛化能力强,运算速度快的优点,且控制过程简单,网络无需在线训练.实验结果证明,该控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动,具有控制精度高、能适应转速变化等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏长亮	天津大学电气与自动化工程学院	130	4736	37.0	65.0
2	李斌	天津大学电气与自动化工程学院	132	2836	29.0	50.0
3	陈自然	天津大学电气与自动化工程学院	3	168	3.0	3.0