基于RBF神经网络的直驱式AMT无传感控制技术研究

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.

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

所属期刊栏目：53

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;山东省自然科学基金资助项目;山东省重点研发计划资助项目

在线出版日期：2020-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：56-61