【摘 要】
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开关磁阻电机具有特殊的双凸极结构,导致其运行时会产生严重的转矩脉动,直接转矩控制可显著降低转矩脉动,但由于磁路的严重饱和,传统方法利用公式计算转矩过程非常复杂。提出
【基金项目】
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辽宁省自然基金项目项目(20180550334),教育部科学技术研究重点项目(2017A02002)
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开关磁阻电机具有特殊的双凸极结构,导致其运行时会产生严重的转矩脉动,直接转矩控制可显著降低转矩脉动,但由于磁路的严重饱和,传统方法利用公式计算转矩过程非常复杂。提出一种基于BP神经网络来预测开关磁阻电机转矩,进而进行直接转矩控制的策略。通过有限元仿真得到训练数据经离线训练之后,即可得到输入量到转矩的非线性映射。该控制方法利用BP神经网络泛化、逼近能力强的优点,省去了复杂的转矩计算,同时可以对转矩脉动进行抑制。仿真和实验结果表明,该方法响应速度快,控制精度高。
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