基于神经网络的五相SRM直接转矩控制

针对五相开关磁阻电机,进行了直接转矩控制方法的分析与研究,提出了一种基于BP神经网络的PID与传统PI相结合的新型控制策略。在大误差下采用神经网络控制,小误差下采用传统PI控制,并且在传统PI控制环节上,采用了依据负载转矩误差限构成的变参数法,对系统速度误差进行快速调整,可以更好的适应外界干扰。对五相开关磁阻电机进行了仿真,仿真结果表明,这种控制方法能够有效的减小转矩脉动,并且避免了电机多变量、强耦合、非线性等问题,系统动静态性能良好。