基于FNN的SRM调节器参数自整定的研究

摘要：

开关磁阻电机因独特的双凸极结构和运行原理而具有较强的非线性,难以在整个调速区间内获得最优的控制器参数组合.神经网络控制算法和传统控制器的结合实现了控制参数的自适应调节,提高了开关磁阻电机的调速性能,抑制了转矩脉动.但是传统BP神经网络的激活函数常采用单参数的Sigmoid函数,容易陷入局部最优,影响到了控制器参数自整定的准确性.本文构建柔性神经网络以提高控制器参数自整定能力,同时结合转矩分配函数控制,提高开关磁阻电机的调速性能,抑制转矩脉动.通过和带有转矩分配函数控制的,PI控制、模糊PID控制、普通BP神经网路PID控制进行仿真对比,结果表明柔性神经网络控制方式下,开关磁阻电机具有更好的调速性能、更快的恢复速度以及更低的转矩脉动.

关键词：开关磁阻电机、转速控制、参数自整定、柔性神经网络

所属期刊栏目：55

分类号：TM352;TP273;TH39(电机)

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81