基于神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制.pdf

【开关磁阻电机(SRM)】开关磁阻电机是一种特殊的电动机类型，具有双凸极结构，这使得其磁路高度非线性。由于这种非线性，SRM在运行时可能会出现大转速超调和转矩脉动的问题，这对电机的稳定性和效率产生了负面影响。 【直接转矩控制(DTC)】直接转矩控制是一种直接控制电机转矩和磁链的技术，它简化了控制系统，提高了动态响应。DTC不需要复杂的电流控制环，而是通过选择合适的电压矢量来快速调整电机转矩，以实现对转矩和磁链的直接控制。 【神经网络】神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，常用于解决复杂问题和非线性系统的建模。在电机控制中，神经网络可以用来预测和优化控制策略，提高系统的性能。 【神经网络PID控制器】传统的PID控制器可能无法有效地应对SRM的非线性特性。文章提出了基于神经网络的PID速度调节器，通过神经网络的学习能力，可以更精确地调整PID参数，以适应电机的动态变化，减少转速超调，改善调速性能。 【MATLAB/Simulink仿真】MATLAB/Simulink是一种常用的工程仿真工具，可以用于建立电机控制系统的模型并进行仿真测试。文章中使用该平台建立了基于神经网络的DTC模型，通过仿真验证了控制策略的有效性。 【RBF神经网络】径向基函数(RBF)神经网络是一种特殊的前馈神经网络，适用于函数逼近和非线性映射。在文中，RBF神经网络被用作转矩观测器，通过离线训练来预测和控制瞬时转矩，以减小转矩脉动。 【控制策略】文章提出的控制策略是将RBF神经网络与PID控制相结合，形成神经网络PID控制器，应用于DTC系统中。这种方法提高了SRM的调速性能，增强了系统的抗干扰性和适应性。 总结：基于神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制是解决SRM非线性问题的一种有效手段。通过神经网络PID控制器，能够更好地调节电机速度，降低转矩脉动，提升系统的整体性能。仿真结果证明了这种方法的优越性，为SRM的应用提供了新的控制思路。