基于RBFN-AFS的开关磁阻电机非线性模型与动态仿真

作者：丁文; 梁得亮

来源：电工技术学报, 2009, (09): 44-52.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2009.09.007

• 开关磁阻电机
• 基于径向基函数的自适应模糊系统
• 递阶自组织学习算法
• 建模
• 动态仿真 Switched reluctance motor
• radial basis function network-based adaptive fuzzy system
• hierarchically self organizing learning
• modeling
• dynamic simulation

针对开关磁阻电机(SRM)电磁特性存在饱和非线性、多变量、强耦合的特点,提出了一种基于径向基函数网络的自适应模糊系统(RBFN-AFS)建立SRM模型并进行动态仿真的新方法。该方法在实测SRM磁链和转矩特性的基础上,采用递阶自组织学习(HSOL)算法对RBFN-AFS网络进行学习训练,使网络从样本数据中估计出未知的模糊规则,并在学习训练过程中不断更新和修正网络隐层节点参数矢量和连接权值,最终实现磁链与转矩对转子位置角和相电流的非线性映射关系,与其他建模方法相比,该模型具有更快的计算速度和更好的泛化能力。将基于RBFN-AFS网络的电流-磁链和转矩模型应用于SRM调速系统的动态仿真分析中,通过仿...