基于RBF神经网络的开关磁阻电机转矩脉动控制

李孟秋，樊 铃，任修勇，刘 平，袁文浩

（1.湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082；2.湘潭市电机车厂集团有限公司，湘潭 411228）

基于RBF神经网络的开关磁阻电机转矩脉动控制

李孟秋1，樊 铃1，任修勇2，刘 平1，袁文浩1

（1.湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082；2.湘潭市电机车厂集团有限公司，湘潭 411228）

开关磁阻电机的双凸极结构和高度的非线性电磁特性会引起严重的转矩脉动。针对这一问题，提出了一种基于径向基函数神经网络的瞬时转矩控制方法。利用径向基函数神经网络较强的泛化和逼近能力，结合开关磁阻电机样本数据和控制要求，设计转矩观测器，实现电流、角度到转矩的非线性映射。然后将转矩作为转矩内环的反馈，直接控制瞬时转矩跟踪转速外环输出的参考转矩，再结合转矩滞环控制器完成电机的转矩控制。仿真和实验结果表明，所提控制策略具有响应速度快、控制精度高、可适应转速变化等优点，能有效地减小开关磁阻电机的转矩脉动。

开关磁阻电机；径向基函数神经网络；瞬时转矩控制；转矩观测器

开关磁阻电机SRM（switched reluctance motor）以其结构简单、制作成本低、调速范围宽、输出效率高等优点[1]，在现代电力电子技术迅速发展的基础上得到了广泛的应用。但因其双凸极结构、非线性铁心磁路、脉冲工作方式的相电流等特点导致SRM存在比较明显的瞬时转矩脉动，特别是在低速时会转速振荡并产生噪声[2]，影响了其在传动系统中的广泛应用。因此，减小SRM的转矩脉动，改善其性能指标意义重大。……