【摘 要】
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由于开关磁阻电机(SRM)的双凸极结构与高饱和性,其磁链为相电流和转子位置的高度非线性函数。在简化磁链法中建立精确而小规模的SRM磁链模型,是实现SRM无位置传感器控制的关键。采用预处理方法优化神经网络(BPNN)模型可以减小尺度,提高精度;为了进一步优化该模型,在此基础上提出粒子群(PSO)优化BPNN的建模方法。利用PSO算法进行全局优化,避免了BP神经网络易陷入局部极小值的缺点。并通过实验样机实测磁链值,对两种磁链模型进行对比分析。仿真结果表明,此改进方法具有一定的准确性。最后通过Matlab仿真验
【基金项目】
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国家自然科学基金(51609033),辽宁省自然科学基金(20180520005),辽宁省重点研发指导计划(2019JH8/10100100),大连市软科学研究计划(2019J11CY014),中央高校基本科研业务费专项基金资金(3132019005,3132019311)。
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由于开关磁阻电机(SRM)的双凸极结构与高饱和性,其磁链为相电流和转子位置的高度非线性函数。在简化磁链法中建立精确而小规模的SRM磁链模型,是实现SRM无位置传感器控制的关键。采用预处理方法优化神经网络(BPNN)模型可以减小尺度,提高精度;为了进一步优化该模型,在此基础上提出粒子群(PSO)优化BPNN的建模方法。利用PSO算法进行全局优化,避免了BP神经网络易陷入局部极小值的缺点。并通过实验样机实测磁链值,对两种磁链模型进行对比分析。仿真结果表明,此改进方法具有一定的准确性。最后通过Matlab仿真验
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