基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究.pdf

《基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究》这篇论文深入探讨了针对开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）在实际应用中所遇到的问题，如转矩脉动大、噪声高和速度稳定性差等，提出了一种创新的控制策略——模糊神经网络PID控制方法。这种方法融合了模糊控制理论和反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的优势，以优化SRM的控制性能。 开关磁阻电机由于其独特的结构特点，如无刷、无绕组，使其在许多领域，尤其是电动汽车中具有广阔的应用前景。然而，其固有的转矩脉动和噪声问题限制了其广泛应用。因此，对SRM的控制策略进行优化是提升其性能的关键。 该研究中，模糊控制理论用于处理非线性和不确定性，通过对系统误差、误差变化率及误差变化的变化率进行实时调整，以适应电机在不同工况下的需求。同时，BP神经网络则利用其学习和适应能力，自动调整PID控制器的参数，确保在整个速度范围内都能获得最佳的控制效果。 在实现上，论文采用了数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）作为控制系统的核心，它能够快速处理大量的计算任务。不对称逆变桥作为功率变换器，可以高效驱动2 kW的开关磁阻电机运行。通过这种方式，实验结果表明，模糊神经网络PID控制方法显著提升了SRM控制系统的动态和静态性能，提高了控制精度，减小了转矩脉动，并增强了系统对干扰的鲁棒性。 这一研究成果对于开关磁阻电机的控制技术具有重要价值，不仅有助于解决SRM在实际应用中的问题，还为未来的电动汽车和其他需要高效驱动系统的领域提供了更优的解决方案。结合神经网络的自适应能力和模糊控制的灵活性，这种控制策略有望推动开关磁阻电机技术进一步发展，实现更高效、更稳定、更环保的驱动系统。