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基于BP神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制

作 者:李大鹏 / 樊胜利 / 代尚方/ 吴 涛 来自:2011年第5期"应用与方案" 阅读 39538

引言
   开关磁阻电机由于其结构简单和可高速运行的特点,适用于各种高效调速场合。但是,位置传感器的加入,大大降低了电机可靠性,增加了成本。为克服位置传感器带来的缺陷,出现了多种无位置传感器控制技术,但这些方案都有自己适用的速度范围[1,2]。
神经网络是目前工程领域应用较多的一种智能控制方法,它把人的手动控制经验转化为控制策略,不需要建立被控对象的精确数学模型,而且动态品质优于常规的控制方法。在此,本文借助BP神经网络建立了开关磁阻电机的非线性磁链模型并实现了无位置传感器控制,仿真结果表明该方案可在整个速度范围内实现良好的无位置控制。


图1 单隐层BP神经网络

BP神经网络及其结构
BP神经网络学习的指导思想是对网络权值与阀值的修正,使误差函数沿梯度方向下降。BP神经网络属于前馈神经网络,它具有前馈神经网络的基本结构。图1所示的为一个单隐层的BP神经网络,它的结构跟多层感知器网络

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