基于 PSO-BP 神经网络的无刷直流电机模型及控制系统研究

摘要：

针对无刷直流电机（ BLDCM）气隙磁密非线性分布的特性，利用粒子群优化的反向传播（ PSO-BP）神经网络对气隙磁密波形进行逼近，从而建立较为精确的BLDCM模型。在此模型基础上设计了一种双闭环控制系统：转速环采用单神经元PID控制，通过改进的Hebb学习规则调整权值，以实现PID三个参数的自适应；电流环采用滞环电流控制，以实现电流调节。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型，仿真结果验证了该模型的正确性。

关键词：无刷直流电机、气隙磁密、PSO-BP神经网络、单神经元PID、仿真

分类号：TM36+1;TP273(电机)

在线出版日期：2014-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47