基于神经网络的五相SRM直接转矩控制.pdf

在电机控制领域，五相开关磁阻电机（SRM）作为一种具有简单结构、低成本和高可靠性的电机类型，已被广泛应用于各种工业和民用设备中。然而，其复杂的非线性特性和多变量、强耦合的系统特点，使得传统电机控制策略在抑制转矩脉动和提高动态性能方面面临挑战。直接转矩控制（DTC）作为电机控制领域的一项重要技术，其目标是直接控制电机的电磁转矩和磁链，以实现对转矩波动的有效抑制和动态性能的提升。在这一背景下，【基于神经网络的五相SRM直接转矩控制】的研究论文应运而生，提出了融合传统PI控制和神经网络控制的新型控制策略。 该策略的核心在于运用BP神经网络（反向传播神经网络）来处理SRM在大误差条件下的复杂非线性关系，使得控制策略能够适应各种不确定性和变化。与此同时，当系统处于小误差状态时，传统的PI控制器则发挥其精确快速的优势，确保系统响应的灵敏度和稳定性。这种策略在控制过程中的自适应切换，不但提高了控制系统的整体性能，而且充分体现了深度学习和传统控制方法的互补性。 进一步地，为了使系统能够更迅速地适应外界干扰并提高速度控制的精度与稳定性，研究论文还提出了一种基于负载转矩误差限的变参数法。该方法通过对PI控制器参数进行实时调整，来应对不同工作条件下的负载变化，从而有效提升了系统的抗干扰能力和控制精度。 文章详细描述了仿真研究的实施过程及其结果。仿真结果表明，利用神经网络的控制策略能够显著地减小转矩脉动，并有效解决五相SRM在多变量、强耦合和非线性条件下的控制难题。通过对比研究，文中进一步验证了该策略在提高电机静态和动态性能方面的显著优势。 总体而言，这项研究不仅为五相SRM的控制提供了一种新的解决方案，而且强调了深度学习技术在电机控制领域的应用潜力。通过神经网络与传统PI控制的有机结合，这种混合控制策略极大地增强了电机控制的灵活性和适应性，同时确保了控制系统的稳定性与高效率。这对于提升SRM在高精度和快速响应场合的应用性能具有重要的实践意义，为电机控制技术的进一步发展指明了方向。