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基于神经网络的开关磁阻电机模型的分析与研究

刘凯  
【摘要】:开关磁阻电动机(Switched Relunctance Motor,简称SRM)驱动系统是20世纪80年代迅猛起来的一种新型电机驱动系统,该系统该系统由双凸极式磁阻电机、功率变换器、位置传感器和控制器四部分组成。由于其具有结构简单、运行可靠、系统控制灵活、效率高等优点,目前已成为电机和调速驱动系统研究领域中的一个重点课题。但是,由于SRM磁路存在严重的饱和非线性,所以难于建立易于解析的数学模型。 本文在介绍了开关磁阻电动机的基本原理和数学模型的基础上,概括了目前几种常用的SRM模型,包括理想线性、准线性和非线性模型,同时分析了各种模型的适用范围。 SRM的磁特性模型是一个非线性映射问题,而人工神经网络就有很强的非线性映射能力,所以探索一种基于神经网络的SRM建模方法很有意义。目前,已经有相关的研究并获得了很好的实验效果,这些研究主要是基于成熟的神经网络模型,例如BP神经网络、RBF神经网络等。但是由于这些网络由于自身存在一定的局限性,所以建立的模型还存在一些不足。针对这种情况,人们开始采用混合神经网络建模方法来弥补传统神经网络的不足,例如模糊神经网络。这种建模方法在应用中取得了很好的效果。 本文就是探索一种混合神经网络的SRM建模方法,由于传统BP的神经网络收敛速度比较慢、全局优化能力比较差,而遗传算法有很强的全局搜索能力,正好可以弥补BP神经网络的不足,所以可以把两种方法结合起来,用遗传算法来优化BP网络的结构和参数,这种方法已经有广泛的应用,理论也比较成熟。 针对实际的SRM建模问题,对遗传算法的优化方法进行了改进,主要是编码规则和遗传操作进行调整。经过仿真实验发现,改进的算法在建模中表现出了很好的鲁棒性和拟合性,同以前的方法相比,算法的效率有了一定的提高。同时,在仿真过程中也发现了算法的一些不足,由于神经网络的训练需要大量的样本才能得到稳定的网络,所以需要提供有大量有代表性的实测数据,同其它非线性建模相比,这是神经网络建模所存在的不足。


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