基于RBF神经网络的直驱式AMT无传感控制技术研究

• 作者: 李强 李波 李玉娇 葛文庆 谭草
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 电磁直线驱动装置 无位置传感器控制 RBF神经网络 直驱式AMT
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4836字
• 语种: 中文

摘要

为提高直驱式AMT的结构紧凑性,降低制造成本,研究了一类基于电磁直线驱动装置的无传感控制技术.阐述了基于电磁直线驱动装置的自动变速器工作原理,针对其运动过程呈现强非线性特点,建立了基于RBF神经网络的位移预测仿真模型.以电磁直线驱动装置的电流、电压、输入轴的转速作为网络的输入特征,经过预测得到电磁直线驱动装置动子位移.预测位移值作为控制策略的参考,实现对直驱式AMT的换挡控制.使用直驱式AMT换挡试验台架完成换挡实验,实验结果显示在转动惯量0.04 kg·m2,转速差400r/min的工况下,RBF神经网络预测精确度为93.8％,RMSE为97,MAPE为0.42％,可顺利实现换挡.基于RBF神经网络的无传感控制技术可应用于复杂直线运动的位移预测,具有重要的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛文庆	山东理工大学交通与车辆工程学院	36	114	6.0	9.0
2	李强	山东理工大学交通与车辆工程学院	12	11	2.0	3.0
3	李波	山东理工大学交通与车辆工程学院	22	38	3.0	5.0
4	谭草	山东理工大学交通与车辆工程学院	6	0	0.0	0.0
5	李玉娇	山东理工大学交通与车辆工程学院	1	0	0.0	0.0