基于神经网络的无刷直流电机转子位置估计

介绍了一种利用神经网络建立起无刷直流电机的电压、电流和转子位置角关系的方法，并对这种方法进行了仿真，证明了用这种方法取代位置传感器的可能性。     

基于自适应径向基函数神经网络的无刷直流电机直接电流控制

提出了基于自适应径向基函数（Radial Basis Function)神经网络的无刷直流电机直接电流控制新方法。该方法构造了一个隐层节点初始个数为零的RBF网络，通过在训练过程中不断地按照自适应算法添加和删除隐层单元，形成一个结构简单、紧凑的RBF网络来实现电机电压、电流与功率开关导通信号之间的非线性映射，直接控制功率开关的通断，实现无位置传感器的直接电流控制。网络训练采用离线训练和在线训练相结合的方法。首先利用来自实验数据的训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练，确定RBF网络隐层节点的个数及位置；再按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权：最后，用数字处理器(DSP)实现在线控制算法。实验结果表明，该控制方法具有较高的鲁棒性和控制精度。     

基于DSP的无位置传感器无刷直流电机控制

围绕无位置传感器无刷直流电机控制中的两个关键技术——位置检测和起动，提出了将瞬时状态检测和预测估计相结合的电机转子位置检测方法和“三段式”起动，并应用于以TMS320LF2402A为核心的控制系统中，给出了试验结果。     

无位置传感器无刷直流电机的位置检测方法

介绍了几种常用的无位置传感器的控制方法,并且引入了一种新的检测技术--速度无关位置函数法来检测无位置传感器无刷直流电机的转子位置。这种方法能在转子转速近似为零到高速旋转时对转子位置进行检测,并能精确地给出换向时刻。     

无刷直流电机无位置传感器控制技术

设计了一种无位置传感器无刷直流电机的控制系统。该系统基于智能功率模块（IPM）和数字信号处理器（DSP），采用反电势法实现了燃料电池轿车空调的无刷直流电机控制。整个系统集成度高，控制灵活，稳定性好。试验结果表明，该系统运行性能良好。     

无位置传感器无刷直流电机位置检测技术

无位置传感器控制技术是近30年来无刷直流电机（BLDCM）研究的一个重要方向。论述了国内外BLDCM无位置传感器控制的研究现状。着重介绍了目前应用和研究较多的几种常规方法的基本原理、实现途径、应用场合以及优缺点等,并对它们作了综合分析和比较。     

无位置传感器无刷直流电机的位置检测方法

介绍了几种常用的无位置传感器的控制方法,并且引入了一种新的检测技术--速度无关位置函数法来检测无位置传感器无刷直流电机的转子位置。这种方法能在转子转速近似为零到高速旋转时对转子位置进行检测,并能精确地给出换向时刻。     

永磁无刷直流电机无位置传感器控制综述

论述了国内外永磁无刷直流电机无位置传感器控制的研究现状,并着重分析了目前讨论和应用较多的几种常规方法的基本原理、实现途径、应用场合及各自的优缺点。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机无位置传感器控制

本文通过分析永磁同步电机Id=0控制策略及其间接位置检测原理,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的无位置传感器控制方法.该方法首先构建一个隐层节点数为零的四输入两输出RBF网络,网络的输入为电机α-β轴上电压和电流,输出为转子转角和转速,然后在离线训练过程中按照自适应算法不断添加和删除隐层节点,形成一个结构简单、紧凑的RBF网络,最后采用梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数.该方法通过对电机α-β轴上电压和电流的映射,得到了电机转子的转角和转速,取代了传统的位置传感器.实验结果表明了该控制方法的有效性.     

基于C8051F单片机的无位置传感器无刷直流电机的控制

设计了以C8051F单片机为核心的无位置传感器无刷直流电机控制系统，分析了以反电势过零点作为转子位置检测的方法，介绍了系统的硬件电路和软件设计，并给出了实验波形。样机实验表明，该系统结构简单，运行可靠，调速性能良好。     

基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制法

为提高无刷直流电动机无位置传感器控制精度,提出了一种基于RBF神经网络的无刷直流电动机速度无关控制新策略。该策略主要包含两个部分:一方面,利用RBF神经网络的自适应、非线性控制等优良性能,结合电机运行状态,修正神经元之间的连接权值,从而可以克服由于无刷直流电动机系统的非线性和部分参数不确定性造成精度下降的负面影响。另一方面,神经网络的输出经过滤波处理后,采用速度无关位置函数法(函数法)输出电机换相信号。该方法在转子转速由近零到高速变化的过程中,都能够对转子位置进行检测并给出换相时刻。仿真和实验表明,该策略具有优良的控制性能。     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的.针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中.该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

BLDCM的以单片机为基的无位置传感器控制系统

介绍了基于ST7FMC1K2单片机控制的无位置传感器无刷直流电机控制系统的设计。该系统通过反电动势法实现位置检测,同时给出了系统的硬件和软件构成。最后通过实验证明该系统具有较宽的调速范围、优越的静态和动态特性。此方案电路简单、可靠性高,具有较高的应用价值。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制

开关磁阻电机(SRM)因其结构简单、工作可靠、效率高、成本低等优点使之成为当前极具竞争力的一种调速电动机。但由于电机本身的非线性电磁特性,导致了其转矩脉动比其他传动系统严重。如何更好地对开关磁阻电机的转矩进行控制,抑制转矩脉动也成为了近年来研究的热点。针对这一问题,提出了一种基于基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的开关磁阻电机瞬时转矩控制方法。利用从SRM动态模型仿真中产生的数据来对RBF神经网络进行离线训练,使之学习不同转速和转矩下的优化电流波形,再将训练好的RBF网络用于电机的转矩控制中,完成不同转速下,转矩、位置到电流的非线性映射。最后通过瞬时电流跟踪控制使电机电流跟踪参考电流,完成电机的转矩控制。该控制方法充分利用了RBF神经网络逼近、泛化能力强,运算速度快的优点,且控制过程简单,网络无需在线训练。实验结果证明,该控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动,具有控制精度高、能适应转速变化等优点。     

基于DSP的无位置传感器无刷直流电机控制系统

介绍一种基于DSP的无位置传感器无刷直流电机控制系统 ,它采用端电压过零检测方法和预定位起动方法 ,简述了实现该控制系统的软件和硬件设计方案及控制策略 ,并给出了试验波形。     

DSP的无位置传感器无刷直流电机控制系统

介绍一种基于DSP的无位置传感器无刷直流电机控制系统，采用端电压过零检测方法提取转子位置信号，利用DSP的优越性能消除了深度滤波，采用预定位的方法起动，简述了实现该控制系统的软件和硬件设计方案及控制策略，并给出了试验波形。     

基于端电压对称的无位置传感器无刷直流电机位置信号相位校正

详细分析了H_PWM-L_PWM调制方式下端电压偏差与位置信号相位误差的关系,得到端电压偏差能够准确反应位置信号相位误差的结论,并在此基础上提出了一种新型的闭环控制方法.该控制方法以端电压偏差为反馈量,通过PI调节器实时调整过零点延时角度,从而达到校正位置信号相位的目的.实验验证了该方法能够实时、有效地校正位置信号相位,改善电机运行性能.     

无位置传感器无刷直流电机位置检测技术

无位置传感器控制技术是近30年来无刷直流电机(BLDCM)研究的一个重要方向。论述了国内外BLDCM无位置传感器控制的研究现状。着重介绍了目前应用和研究较多的几种常规方法的基本原理、实现途径、应用场合以及优缺点等,并对它们作了综合分析和比较。