基于BP神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制建模与仿真

李玉峰; 王栋栋; 王博

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基于BP神经网络的开关磁阻电机直接转矩控制建模与仿真

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开关磁阻电机具有特殊的双凸极结构,导致其运行时会产生严重的转矩脉动,直接转矩控制可显著降低转矩脉动,但由于磁路的严重饱和,传统方法利用公式计算转矩过程非常复杂.提出一种基于BP神经网络来预测开关磁阻电机转矩,进而进行直接转矩控制的策略.通过有限元仿真得到训练数据经离线训练之后,即可得到输入量到转矩的非线性映射.该控制方法利用BP神经网络泛化、逼近能力强的优点,省去了复杂的转矩计算,同时可以对转矩脉动进行抑制.仿真和实验结果表明,该方法响应速度快,控制精度高.

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来源
《电子器件》 |2020年第4期|825-830|共6页
作者
李玉峰; 王栋栋; 王博;
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作者单位

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136;

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正文语种 chi
中图分类磁阻电机;
关键词
开关磁阻电机(SRM); 直接转矩控制; 神经网络; 转矩脉动;

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