【摘 要】
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开关磁阻电机(SRM)的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但开关磁阻电机双凸结构和磁路的严重饱和,使其精确建模十分困难。针对这一问题,提出一种基于BP
【机 构】
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北京建筑大学电气与信息工学院,建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市属高校基本科研业务费项目(X18069)
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开关磁阻电机(SRM)的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但开关磁阻电机双凸结构和磁路的严重饱和,使其精确建模十分困难。针对这一问题,提出一种基于BP神经网络建立开关磁阻电机电流、转矩模型的查表方法。利用有限元软件得到的样本数据对BP神经网络进行离线训练,输出期望数据,用于查表法的SRM非线性模型。利用转矩分配控制和模糊开关角控制可有效抑制SRM的转矩脉动。仿真实验结果表明,所提方法转矩计算速度快、计算精度高,可以满足实时控制的要求,有效地减小了电机的转矩脉动。
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