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基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制被引量：65: 2006年; 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。; 夏长亮陈自然李斌; 关键词：开关磁阻电机径向基函数神经网络动态建模

开关磁阻电机神经网络自适应PWM转速控制被引量：17: 2006年; 开关磁阻电机调速系统(SRD)作为1种交流无级调速系统以其宽广的调速范围和优越的调速性能而倍受关注。但由于开关磁阻电机高度的非线性和多变量的特点,很难建立其精确的数学模型,使得SRD的控制存在较大难度。针对这一问题,提出1种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的开关磁阻电机自适应PWM转速控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的逼近能力和快速的收敛性,将离线训练好的网络构成转速控制器,并结合网络的在线训练,让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数,使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF网络对控制对象进行在线辨识,为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。通过实验,证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。; 夏长亮陈自然李斌; 关键词：开关磁阻电机径向基函数神经网络在线辨识正交最小二乘法

开关磁阻电机的Pi-sigma模糊神经网络建模被引量：3: 2009年; 开关磁阻电机的磁路高度饱和及双凸极结构导致了相绕组的磁链是转子位置和相电流的非线性函数。本文采用兼具Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑和神经网络优点的Pi-sigma模糊神经网络来建立开关磁阻电机的非线性模型并采用了附加动量项的自适应学习速率训练算法。实现了开关磁阻电机的较高精度建模,减少了学习训练次数,简化了结构,使其可在线快速运算。本文通过对相电流与转子位置角的非均匀间隔采样和对论域的全面覆盖,来达到测量数据的合理分布,以提高建模精度和泛化能力并减少测试数据量。通过对模型输出数据与实测数据进行比较及对泛化样本数据的校验表明,本文所建立的模型具有精度较高、泛化能力较好、结构较简洁、运算速度较快等特点。; 修杰夏长亮王世宇; 关键词：开关磁阻电机

基于遗传算法的开关磁阻电机自适应模糊控制被引量：17: 2007年; 开关磁阻电机的非线性特性导致采用传统的PID控制很难取得较好的控制效果,而采用模糊控制则比较适宜。传统的模糊控制是采用一组模糊条件语句来表达控制规则,控制规则的调整十分困难。采用带有调整因子的解析式来表达模糊控制规则,可方便地通过改变调整因子来调整控制规则。模糊控制过程中,在不同的误差段对调整因子的要求不一样,故应采用带有多个调整因子的模糊控制器。多个调整因子直接影响控制规则,进而影响控制品质,因此多个调整因子的确定具有重要意义。本文采用遗传算法对调整因子在线寻优,以达到最优控制效果。实验结果表明,系统的动态响应快、超调小、稳态精度高,具有较好的控制效果。; 修杰夏长亮; 关键词：开关磁阻电机模糊控制遗传算法

无位置传感器开关磁阻电机的转矩波动抑制被引量：5: 2007年; 针对开关磁阻电机驱动系统中位置传感器及转矩脉动的存在限制其应用范围的问题,提出利用网络结构简单、学习效率高的柔性神经网络对其进行建模,进而对开关磁阻电机无位置传感器控制下的转矩波动抑制方法进行了研究.建立了2个柔性神经网络:第1个完成由电机绕组的相电流、相磁链到转子位置之间的非线性映射,将离线训练好的网络用于转子位置的在线估计;第2个完成由电机期望转矩、转子位置到期望的优化电流之间的非线性映射,通过电流跟踪控制,使电机相电流跟随优化电流变化,实现转矩波动抑制.仿真和实验结果显示,柔性神经网络的收敛速度为传统神经网络的6倍,从而实现了转子位置快速的估算,估算误差控制在[-4,°4°]内,同时转矩波动降低1000/,验证了该控制策略较之于传统控制方法的优势.; 夏长亮周亚娜贺子鸣谢细明; 关键词：开关磁阻电机柔性神经网络无位置传感器控制转矩波动抑制

基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识被引量：4: 2009年; 将开关磁阻电机(SRM)的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法(HGA),给出了算法的具体实现方法.建立了基于DSP TMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识.基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性.辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础.; 薛梅夏长亮谢细明; 关键词：参数辨识开关磁阻电机混合遗传算法罚函数

基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制被引量：3: 2006年; 针对开关磁阻电机显著的非线性特性,将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播(BP)神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统(SRD),并结合传统比例、积分和微分(PID)控制的优点,提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出,优化PID控制参数,对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性,且系统适应性强,稳定性好,响应速度和控制精度均令人满意．; 夏长亮薛梅陈自然; 关键词：开关磁阻电机自适应控制神经网络 PID 在线辨识

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天津市自然科学基金(06YFJMJC01900)