基于自适应网络模糊推理系统的开关磁阻电机建模方法

摘要：

提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM 的整体建模中.该模糊推理系统由5层网络构成,将模糊推理与神经网络有机结合起来,利用它的自学习功能计算出模糊系统的隶属度函数以及相应的模糊规则,形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机绕组电流、转子位置角与电感和转矩的非线性映射关系,然后离线训练得到电感与转矩模型.把这种基于ANFIS的电感和矩角模型应用于SRM的系统建模中,以550W、6/4 极SRM为例,进行了仿真与实验比较,结果表明此建模方法能够较好的反映 SRM 的实际工作状况,从而为 SRM 系统的建模分析与设计提供一种新的有力的工具.

关键词：开关磁阻电机、电感模型、矩角模型、自适应网络模糊推理系统

所属期刊栏目：28

分类号：TM352(电机)

资助基金：陕西省科学技术研究发展攻关计划项目2005K07-G9

在线出版日期：2008-05-27（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：86-92