开关磁阻电机直接自适应神经网络控制

开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制吴江潦;易灵芝;彭寒梅;刘香;邓文浪【期刊名称】《煤炭学报》【年(卷),期】2010(035)008【摘要】提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法.自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系.网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期.仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好.【总页数】5页(P1401-1405)【作者】吴江潦;易灵芝;彭寒梅;刘香;邓文浪【作者单位】湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105;湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105;湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105;湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105;湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105【正文语种】中文【中图分类】TM352【相关文献】1.基于自适应模糊神经网络的开关磁阻电机转矩脉动抑制 [J], 丁文;周会军;鱼振民2.开关磁阻电机无位置传感器控制系统仿真 [J], 雷涛;张晓斌;林辉3.基于DSP的开关磁阻电机无位置传感器控制系统设计 [J], 苏宝平;全力4.开关磁阻电机无位置传感器控制方法综述 [J], 李梦茹;冬雷;冉茂莹;于坤洋5.开关磁阻电机无位置传感器控制系统 [J], 邢旭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

神经网络控制器在电机控制系统中的优化设计随着社会科技的迅猛发展，各种新型电机不断涌现，而电机作为工业制造和家庭生活的基本动力源，其可靠性和实用性也受到日益重视。

在电机控制系统中，神经网络控制器被广泛应用，它具有自适应、非线性和抗干扰等特点，能够有效优化电机控制系统，提高电机的性能和效率。

一、神经网络控制器的原理神经网络原理是仿造人类神经细胞的工作方式，通过输入、处理和输出三个层次相互作用，建立起一种复杂、高效的模式识别和决策能力。

在电机控制系统中，神经网络控制器通常分为前馈神经网络控制器和反馈神经网络控制器两种类型。

前馈神经网络控制器主要依据电机本身的动态特性和类似于机械系统的原理进行控制，其输入层包括电机的速度、电流和位置等参数，隐藏层则相当于一个中间处理层，将输入层的信息进行处理，输出层则是对电机控制电压的调节。

这种前馈神经网络控制器简单、快速、易于应用，但对于电机的动态特性和环境干扰的适应性较差，处理能力有限。

反馈神经网络控制器则是以电机动态响应特性为基础，利用通常称为误差反传的网络训练方法学习和处理信息，它能够通过不断地反馈调整输入和输出，自适应地适应电机的不确定性和环境干扰。

反馈神经网络控制器的优点是对电机的动态响应特性更为精确，对控制信号的反馈控制也更为精细。

二、神经网络控制器在电机控制系统中的应用神经网络控制器在电机控制系统中的应用主要包括电机速度控制、位置控制、力矩控制等。

在电机速度控制过程中，神经网络控制器不仅能快速反应电机的动态响应特性，而且能够有效地避免电机震荡和失速，使电机的速度控制更加精准和稳定。

在电机位置控制过程中，神经网络控制器能够利用误差反传算法对电机控制信号进行调整，调整值根据误差而不断变化，使电机的位置控制更加精准和稳定。

在力矩控制过程中，神经网络控制器能够将电机的输出力矩与输入信号进行控制相匹配，实现电机的平稳输出和恒定负载控制。

三、神经网络控制器的优化设计神经网络控制器的优化设计包括两个方面，一是控制器结构和参数的优化选择，二是控制器的训练和调试过程。

收稿日期:2005-09-30;修回日期:2005-11-17　3基金项目:国家高技术研究发展计划863资助项目(2005AA501430)作者简介:蔡燕(1964—),女,天津人,天津工业大学副教授,天津大学博士研究生,研究方向为电力传动及其计算机控制、智能控制等(E -mail )cytjtf@t 。

文章编号:1001-2265(2006)01-0038-03基于BP 神经网络的开关磁阻电动机转矩脉动控制3蔡燕1,2,许镇琳1,高超3(1.天津大学电气与自动化工程学院,天津　300072;2.天津工业大学计算机技术与自动化学院,天津　300160;3.中纺机电研究所,北京　100025)摘要:针对平均转矩控制的开关磁阻电动机(S R M )转矩脉动大的问题,提出了一种瞬时转矩控制的方案。

首先在实测S R M 静态转矩特性的基础上,基于Levenberg -M arquardt 算法的BP 神经网络建立了S R M 转矩逆模型。

该模型网络规模小,便于实时控制。

然后基于转矩分配函数的瞬时转矩控制,通过优化电流波形,实现了减小转矩脉动。

仿真结果验证了该控制方法的有效性。

关键词:关键词:开关磁阻电动机;转矩脉动;BP 神经网络中图分类号:T M352.012 文献标识码:ATorque 2R i pple M i n i m i za ti on i n Sw itched Reluct ance M otor Ba sed on BP Neura l NetworkCA I Yan1,2,XU Zhen 2lin 1,G AO Chao3(1.School of Electrical Engineering &Aut omati on,Tianjin University,Tianjin 300072;2.School of Com 2puter &Aut o mati on,Tianjin polytechnic University,Tianjin 300160,China )Abstract:22Key words:0　引言开关磁阻电机调速系统(S RD )作为一种新型调速驱动系统,由于其结构简单、控制灵活、效率高等优点已在很多领域得到推广应用,然而输出瞬时转矩的脉动性限制了其在伺服传动等要求低速运行转矩无脉动场合下的应用,减小转矩脉动已成为S RD 研究的热点。

第25卷第15期中国电机工程学报V ol.25 No.15 Aug. 2005 2005年8月Proceedings of the CSEE ©2005 Chin.Soc.for Elec.Eng.文章编号：0258-8013（2005）15-0161-05 中图分类号：TM352 文献标识码：A 学科分类号：470⋅40基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制夏长亮，王明超（天津大学电气与自动化工程学院，天津市南开区300072）SINGLE NEURON PID CONTROL FOR SWITCHED RELUCTANCE MOTORS BASEDON RBF NEURAL NETWORKXIA Chang-liang, WANG Ming-chao（School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China）ABSTRACT: This paper presents an novel approach of single neuron adaptive control for switched reluctance motors (SRM) based on radial basis function (RBF) neural network on-line identification. The method uses single neuron to construct the adaptive controller of SRM, and has the advantages of simple construction, adaptability and robustness. A RBF network is built to identify the system on-line, and then constructs the on-line reference model, implements self-learning of controller parameters by single neuron controller, thus achieve on-line regulation of controller’s parameters. The experimental result shows that the method given in this paper can construct processing model through on-line identification and then give gradient information to neuron controller, it can achieve on-line identification and on-line control with high control accuracy and good dynamic characteristics.KEY WORDS:Electric machinery; Radial basis function neural network; Switched reluctance motor; Single neuron; PID control; On-line identification摘要：论文提出了一种基于径向基函数（radial basis function）神经网络在线辨识的开关磁阻电机（SRM）单神经元PID自适应控制新方法。

开关磁阻电机RBF神经网络电流控制孙鹤旭;李鹏;董砚【摘要】开关磁阻电机(SRM)具有结构简单、成本低、控制灵活等优点,尤其组成的调速系统具有交、直流调速系统所没有的优点.但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重,因此如何控制好转矩成为关键,而转矩控制最终要通过控制电流来实现.对8/6结构SRM的绕组磁场特性及电感进行分析,构建了基于3层结构的径向基函数(RBF)神经网络的SRM电感模型,该模型算法简单并能较好地反映SRM电感非线性模型;依据该模型提出了一种自调节的电流控制方法,该方法通过已建立的SRM电感模型动态调节PWM的占空比,克服电感对电流的影响.实验结果证明,该方法使实际电流很好地跟随给定电流,有效减小了电流波动,取得了良好的电流控制效果.【期刊名称】《电气传动》【年(卷),期】2010(040)001【总页数】4页(P59-62)【关键词】开关磁阻电机;径向基函数;神经网络;两相励磁【作者】孙鹤旭;李鹏;董砚【作者单位】河北工业大学,电气与自动化学院,天津,300130;河北工业大学,电气与自动化学院,天津,300130;河北工业大学,电气与自动化学院,天津,300130【正文语种】中文【中图分类】TM31 引言开关磁阻电机(SRM)具有结构简单牢固、制作成本低廉、可控参数多、调速范围宽和系统效率高等优点。

但是,电机本身固有的转矩脉动和非线性特性限制了其在工业领域的广泛应用。

如何减小转矩脉动成了当前一个热门的课题。

为减小SRM的转矩脉动,各国学者做了大量研究工作,提出很多方法,主要可以分为两大类:一是通过电机结构的优化设计来减小转矩脉动;二是通过控制算法来减小转矩脉动。

文献[1]提出采用神经网络来优化开关磁阻电机的转矩。

文献[2]提出给予RBF的神经网络对SRM的瞬时转矩进行控制。

文献[3]采用迭代学习的方法减小SRM的转矩脉动。

然而由于开关磁阻电机按照“磁路最小”的工作原理设计,其电感是转子位置的非线性函数,开关磁阻电机两相励磁运行时,由于存在互感影响,其电感模型更加复杂。

基于自适应模糊滑模的开关磁阻电机控制标题：基于自适应模糊滑模的开关磁阻电机控制引言：开关磁阻电机是一种新型的电动机，具有结构简单、体积小、重量轻、效率高等特点，被广泛应用于各个领域。

然而，由于其转矩与角度之间的非线性关系，传统的控制方法往往无法满足精确控制的需求。

因此，本文将介绍一种基于自适应模糊滑模的控制策略，以提高开关磁阻电机的性能和控制精度。

一、开关磁阻电机控制问题的挑战开关磁阻电机的控制问题主要包括非线性、不确定性和外部干扰等方面的挑战。

首先，开关磁阻电机的转矩与角度之间存在非线性关系，使得传统的线性控制方法难以精确控制。

其次，电机的参数变化、负载扰动等不确定性因素会进一步影响控制性能。

此外，外部环境的干扰也会对电机的运行产生不利影响。

二、自适应模糊滑模控制原理为了解决开关磁阻电机控制问题，本文提出了一种基于自适应模糊滑模的控制策略。

该策略结合了自适应控制、模糊控制和滑模控制三种方法，以提高系统的性能和鲁棒性。

在自适应模糊滑模控制中，首先采用自适应控制方法对电机的参数进行估计和补偿，以抵消参数变化和负载扰动带来的影响。

然后，利用模糊控制方法建立模糊逻辑规则，根据系统的输入和输出变量进行模糊推理，以获取控制规律。

最后，引入滑模控制方法，通过设计合适的滑模面，实现对电机转矩和角度的精确控制。

三、自适应模糊滑模控制的优势相较于传统的控制方法，基于自适应模糊滑模的控制策略具有以下优势：1. 鲁棒性强：自适应控制方法能够实时估计和补偿电机参数的变化和负载扰动，提高系统的鲁棒性和适应性。

2. 控制精度高：模糊控制方法通过建立模糊逻辑规则，综合考虑多个输入变量和输出变量，实现对电机的精确控制。

3. 抗干扰能力强：滑模控制方法通过引入滑模面，抑制外部干扰对系统的影响，提高系统的抗干扰能力。

四、实验验证与结果分析为了验证基于自适应模糊滑模的控制策略的有效性，进行了一系列的实验。

实验结果表明，该控制策略能够实现对开关磁阻电机的精确控制，提高系统的性能和控制精度。

电机的神经网络控制技术研究引言电机是现代工业生产中不可或缺的重要设备之一。

然而，传统的电机控制技术存在一些限制，无法应对复杂的控制问题。

而神经网络控制技术作为一种新兴的、具有自学习和自适应能力的控制方法，正逐渐在电机控制领域发挥重要作用。

本文将探讨电机的神经网络控制技术及其研究进展。

电机的神经网络控制技术概述神经网络控制技术是一种模仿生物神经网络的计算模型，通过模拟大脑神经元的工作原理，实现对电机的控制。

与传统的电机控制技术相比，神经网络控制技术具有以下优势： - 自学习能力：神经网络能够根据输入和输出数据自动学习，不需要事先给定精确的数学模型。

- 自适应能力：神经网络能够根据环境变化进行自适应调整，适应不同工况和负载变化。

- 鲁棒性强：神经网络控制技术对参数变化、输入噪声等扰动具有较好的鲁棒性。

神经网络控制技术在电机控制中的应用神经网络速度控制神经网络能够实时学习电机转速与输入信号之间的映射关系，从而准确控制电机的转速。

通过调整网络的权值和阈值，将输入信号转化为合适的电机控制信号，从而实现速度控制。

神经网络位置控制神经网络对于非线性、时变性较强的电机位置控制问题具有较好的适应能力。

通过学习电机位置与输入信号之间的关系，神经网络能够实时调整输出信号，实现精确的位置控制。

神经网络力控制神经网络可以通过学习电机的输入和输出数据，实现电机的力控制。

通过调整网络的权值和阈值，将输入信号转化为合适的电机控制信号，从而达到期望的力控制效果。

神经网络控制技术的研究进展随着人工智能技术的发展，神经网络控制技术在电机控制领域得到了广泛的研究和应用。

以下是目前研究中的一些重要进展：深度神经网络控制深度神经网络是一种具有多层结构的神经网络模型，通过多层非线性映射，能够学习更复杂的电机控制问题。

例如，深度神经网络可以应用于电机的复杂力控制问题，实现更高精度的控制效果。

强化学习在神经网络控制中的应用强化学习是一种通过与环境交互来学习最佳控制策略的方法。

SRD开关磁阻电机驱动系统控制原理SRD (Switched Reluctance Drive) 开关磁阻电机驱动系统是一种采用交绕、直流偏置磁通和数字控制技术的新型电机驱动系统。

相比于传统的电机驱动系统，SRD系统具有简单的结构、高效的转换特性和灵活的控制模式。

本文将通过以下几个方面介绍SRD开关磁阻电机驱动系统的控制原理。

1.SRD系统的基本结构2.SRD系统的工作原理SRD系统在运行时，通过控制定子线圈的电流方向和大小来控制电机的转矩和转速。

当定子线圈通电时，在铁心片之间产生磁场，吸引转子中的铁心片。

通过改变定子线圈的电流方向和大小，可以控制吸引和排斥转子铁心片的力，从而控制电机的转矩。

3.SRD系统的控制模式SRD系统采用数字控制技术，可以灵活地选择不同的控制模式。

常见的控制模式包括速度闭环控制、转矩闭环控制和位置闭环控制。

速度闭环控制通过测量电机的转速，并根据设定值调整电流的大小和方向来控制转速。

转矩闭环控制通过测量电机的转矩，并根据设定值调整电流的大小和方向来控制转矩。

位置闭环控制通过测量电机的位置，并根据设定值调整电流的大小和方向来控制位置。

4.SRD系统的控制策略SRD系统采用先进的控制策略，如模糊控制、PID控制和自适应控制。

在速度闭环控制模式下，可采用PID控制策略，根据转速误差和误差的变化率来调整电流的大小和方向。

在转矩闭环控制模式下，可采用自适应控制策略，根据转矩误差和电流的变化率来调整电流的大小和方向。

在位置闭环控制模式下，可采用模糊控制策略，根据位置误差和电流的变化率来调整电流的大小和方向。

5.SRD系统的优势SRD系统相比传统的电机驱动系统具有以下几个优势：首先，SRD系统结构简单，易于制造和维护。

其次，SRD系统具有高效的转换特性，能够实现高转矩密度和高效能的特点。

此外，SRD系统的数字控制技术使其具有灵活的控制模式和优秀的控制性能。

总结：SRD开关磁阻电机驱动系统通过控制定子线圈的电流方向和大小来控制电机的转矩和转速，并采用数字控制技术实现灵活的控制模式。

基于神经网络的开关磁阻电机直接瞬时转矩控制Direct Instantaneous Torque Control of Switched Reluctance Motor Based on Neural Network 齐鲁工业大学电气工程与自动化学院蔡健(Cai Jian)摘要：开关磁阻电机(SRM)结构简单、控制灵活，但是由于驱动方式和双凸极结构的特殊性导致SRM存在着转矩脉动和噪声。

对于SRM内部非线性因素和强耦合的特点，在直接瞬时转矩控制(DITC)策略的基础上外环引入模糊PID控制器对速度进行调节，内环引入基于BP神经网络的BP-PID控制器对转矩进行在线调节。

通过Matlab/Simulink进行仿真，结果表明通过改进后的DITC 策略能够有效的抑制转矩脉动提高控制性能。

关键词：开关磁阻电机；直接瞬时转矩控制；BP神经网络；抑制转矩脉动Abstract:Switched Reluctanee Motor(SRM)has a simple structure and flexible control.However;due to the particularity of the driving method日nd the double salient pole structure,there are torque ripple and noise in the SRM.For the characteristics of SRM internal nonlinear factors and strong coupling,based on the direct instantaneous torque control (DITC)strategy,the outer loop introduces a fuzzy PID controller to adjust the speed,and the inner loop introduces a BP-PID controller based on BP neural network and adjust the torque online.The simulation by Matlab/Simulink shows that the improved DITC strategy can effectively suppress the torque ripple日nd improve the control performance.Key words:Switched reluctanee motor(SRM);Direct instantaneous torque control(DITC);BP neural network;Suppress torque ripple【中图分类号】TM352【文献标识码】B【文章编号】1561-0330(2020)06-0070-061引言开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）结构简单、控制灵活，启动电流小、转矩出力大,在各个工业领域有着广泛的应用前景。

电机控制系统中的电机位置神经网络控制电机位置神经网络控制在电机控制系统中的应用电机控制系统一直是工业自动化领域的重要组成部分，其性能和效率直接关系到生产线的稳定运行和产品质量。

而电机位置神经网络控制技术的引入，为电机控制系统带来了更加高效和精准的控制方式。

本文将从电机位置神经网络控制的原理、优势及应用等方面进行探讨。

一、电机位置神经网络控制的原理电机位置神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，通过神经网络对电机位置进行建模和控制。

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的网络结构，能够模拟人脑学习和记忆的机制，从而实现对复杂系统的自适应控制。

在电机控制系统中，通过训练神经网络模型，可以实现对电机位置的准确控制和优化调节。

二、电机位置神经网络控制的优势相比传统的PID控制方法，电机位置神经网络控制具有以下几个优势：1. 自适应性强：神经网络能够实现对电机的在线学习和优化控制，适应不同工况下的控制需求，提高了系统的稳定性和鲁棒性。

2. 高精度：神经网络可以对复杂的非线性系统进行建模和控制，能够实现对电机位置的高精度控制，提高了控制系统的性能指标。

3. 抗干扰能力强：神经网络可以通过学习历史数据和实时反馈信息，实现对外部干扰的抑制和补偿，提高了控制系统的鲁棒性和稳定性。

三、电机位置神经网络控制的应用在电机控制系统中，电机位置神经网络控制可以广泛应用于各种类型的电机控制系统中，如伺服电机控制、步进电机控制、直流电机控制等。

具体应用包括但不限于以下几个方面：1. 工业自动化：在自动化生产线中，电机位置神经网络控制可实现对电机的精准位置控制，提高了生产效率和产品质量。

2. 机器人控制：在工业机器人和服务机器人领域，电机位置神经网络控制可以实现对机器人关节的精准控制，提高了机器人的运动性能和灵活性。

3. 医疗器械：在医疗器械领域，电机位置神经网络控制可应用于精准的手术机器人系统和医疗检测设备，提高了医疗操作的准确性和安全性。

2019年4月Power Electronics April2019新能源汽车的开关磁阻电机神经网络预测控制徐杰，陈璞，赵婷，曾铮(国网湖北省电力有限公司，信息通信公司，湖北武汉430079)摘要：开关磁阻电机(SRM)常用作新能源电动汽车的驱动电机，但其转矩脉动大，影响整个调速系统正常工作，此处提出一种基于神经网络预测控制减小SRM转矩脉动的方法。

首先，搭建系统数学模型，用建立的电机模型根据前一时刻和当前时刻状态值和釆样的定子电流、转子位置及母线电压预测出下一时刻的转矩值；其次，定义一个基于预测转矩与参考转矩误差和相电流双目标控制的代价函数；然后，提出用离散空间矢量的方法评估一系列虚拟状态值，结合代价函数得到一个最优的虚拟状态值；最后，在神经网络预测控制系统中引入该虚拟状态值，实现对SRM转矩脉动的控制。

为验证所提控制策略，在Matlab中对SRM转矩控制系统进行仿真，此外，搭建15kW的SRM实验平台，仿真实验结果均表明，所提控制策略正确、可靠。

关键词：电动汽车；开关磁阻电机；预测控制；神经网络；转矩脉动中图分类号:TM352文献标识码：A文章编号:1000-100X(2019)04-0040-04Switched Reluctance Motors"Predictive Control for Electric VehiclesBased on Neural NetworkXU Jie,CHEN Pu,ZHAO Ting,ZENG Zheng(State Grid Hubei Electric Power Co.,Ltd.,Wuhan430079,China) Abstract:Switched reluctance motors(SRM)are often used as drive motors for electric vehicles,but their torque ripple are large.Therefore,a method to reduce the torque ripple of SRM based on predictive control is proposed.Firstly,the mathematical model of the SRM is established,and the torque value of the next moment is predicted according to the previous time and the current time state value stator current,rotor position and bus voltage.Sencondly,a cost function based on the predicted torque and the reference torque error defined.A series of virtual state values are evaluated by discrete space vector method and an optimal virtual state value is obtained by combining the cost function.Finally,the virtual state value is introduced in the neural network predictive control system to control the torque ripple of the SRM.In order to verify the feasibility of the proposed control strategy,a SRM torque control system is simulated in Matlab.In addition,a15kW SRM is used as an object to build a test platform.The results show that the proposed control strategy is correct and feasible.Keywords:electric vehicles；switched reluctance motor；predictive control；neural network；torque rippleFoundation Project:Supported by Natural Science Foundation of Hunan Province(No.2018JJ2154)；Outstanding Youth Project of Hunan Provincial Education Department(No.18B353)1引言SRM结构较简单、性价比高，使之在各种通用可调速应用中占有一席之地，近几年SRM常用作新能源电动汽车的驱动电机叫简单的功率主电路要求和变换器的容错性能是SRM驱动作为一个需求高可靠性传动系统中的特定优势。