基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制

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摘要：开关磁阻电机（SRM）因其结构简单、工作可靠、效率高、成本低等优点使之成为当前极具竞争力的一种调速电动机。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。如何更好地对开关磁阻电机的转矩进行控制，抑制转矩脉动也成为了近年来研究的热点。针对这一问题，提出了一种基于基于径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制方法。利用从SRM动态模型仿真中产生的数据来对RBF神经网络进行离线训练，使之学习不同转速和转矩下的优化电流波形，再将训练好的RBF网络用于电机的转矩控制中，完成不同转速下，转矩、位置到电流的非线性映射。最后通过瞬时电流跟踪控制使电机电流跟踪参考电流，完成电机的转矩控制。该控制方法充分利用了RBF神经网络逼近、泛化能力强，运算速度快的优点，且控制过程简单，网络无需在线训练。实验结果证明，该控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动，具有控制精度高、能适应转速变化等优点。

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关键词：神经网络 磁阻电机 RBF 神经网 function 开关磁阻电机 径向基函数神经网络 动态建模 离线训练 瞬时电流跟踪