基于自适应模糊神经网络的开关磁阻电机控制系统开发

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传统汽车行业在促进经济发展,方便人们生活的同时,一系列的问题也随之而来。燃油汽车不仅消耗石油,而且排放污染物污染环境。为了解决能源和环境问题,使用清洁高效的新能源汽车是大势所趋。作为新能源电动汽车的重要组成部分,有必要研究开发高效率的电机调速系统。开关磁阻电机(SRM)调速系统具有成本低、工作稳定可靠、控制灵活、电机的能量密度大、环境适应性强的优点,近年来受到较多关注与开发。但是由于开关磁阻电机固有的双凸极定转子机械结构,以及开关形式的供电方式,使得开关磁阻电机非线性特点明显,限制了电机的使用范围和领域。针对电机存在的高度非线性问题,本文通过自适应模糊神经网络方法建立电机的仿真模型,来解决这一存在问题。在对开关磁阻电机控制系统进行软件开发时,为提高开发效率,本文不是采用传统的手写代码的方式,而是采用基于模型的设计方法(Model Based Design)进行设计开发。首先,本文介绍了开关磁阻电机的结构构造、工作原理、运行特性等相关的内容。其次,在熟悉了开关磁阻电机的工作原理、控制方式后,针对开关磁阻电机高度非线性的特点,采用自适应模糊神经网络(ANFIS),对开关磁阻电机的转矩正模型、转矩逆模型和磁链逆模型进行辨识,搭建开关磁阻电机的模型。对电机模型进行仿真、分析。然后,应用基于模型的设计的方法进行软件开发,首先根据控制思想,搭建控制模型。在控制模型中集成设计了GPIO模块、ADC模块、PWM模块以及测速模块等。最后经过系统设置,生成嵌入式C代码。在硬件方面,选择TI公司的F28335芯片作为主控制器芯片,然后设计其他硬件部分。最后,结合软件设计和硬件电路,对开关磁阻电机在空载的情况下调试。试验表明,基于模型的设计的思想和方法在设计电机调速系统软件开发时是可行的。
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