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基于RBF的无位置开关磁阻电机控制系统
引用本文:蒯松岩,吴涛,代尚方,张旭隆.基于RBF的无位置开关磁阻电机控制系统[J].电力电子技术,2011,45(7):52-54.
作者姓名:蒯松岩  吴涛  代尚方  张旭隆
作者单位:1. 中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏徐州221008;江苏省电力传动与自动控制工程技术研究中心,江苏徐州221116
2. 中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏徐州221008
基金项目:江苏省自然科学基金(BK2009526); 中国矿业大学青年科技基金(OC091243)~~
摘    要:与传统交流电机驱动系统相比,开关磁阻电机( SRM)具有结构简单,成本低,效率高等优点.但由于电机本身的电磁特性呈现复杂的非线性,采用传统的线性控制方法如PI,PID控制策略很难取得较好的控制效果.基于局部逼近神经网络-径向基函数(RBF)网络,建立了SRM磁特性模型,设计了一套以18.5 kW三相(12/8)SRM为...

关 键 词:开关磁阻电机  神经网络  无位置

Position Sensorless Control System of SRM Based on RBF
KUAI Song-yan,WU Tao,DAI Shang-fang,ZHANG Xu-long.Position Sensorless Control System of SRM Based on RBF[J].Power Electronics,2011,45(7):52-54.
Authors:KUAI Song-yan  WU Tao  DAI Shang-fang  ZHANG Xu-long
Affiliation:KUAI Song-yan1,2,WU Tao1,DAI Shang-fang1,ZHANG Xu-long1,2(1.China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008,China)
Abstract:Compared with conventional motors,switched reluctance motor(SRM) has merits of simple structure,low-cost,flexible control,etc.But based on SRM high nonlinear electromagnetism characteristics,the traditional linear control methods adopts PI,PID control strategy which is difficult to obtain better control effect.Based on partial approaches neural network-the radial basis function(RBF) network,a switched reluctance motor magnetic property model is es-tablished and a set of 18.5 kW three-phase(12/8) SRM which i...
Keywords:switched reluctance motor  neural network  position sensorless  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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