开关磁阻电机控制系统仿真与设计（FNN）

资 源 简 介

开关磁阻电机控制系统仿真与设计（FNN）

详 情 说 明

开关磁阻电机（SRM）因其结构简单、可靠性高、容错能力强等特点，在工业驱动领域具有广泛应用前景。其控制系统的核心挑战在于非线性特性导致的转矩脉动问题，传统PID控制难以满足高精度需求。

本文探讨基于函数链接神经网络（FNN）结合BP算法的智能控制方案。FNN通过引入非线性函数扩展输入空间，配合BP神经网络的权重调整能力，可实现对SRM转速/转矩的双闭环精准控制。在Matlab/Simulink环境中搭建模型时需重点关注三个层面： 电机建模：考虑磁饱和效应的非线性电感模型 FNN设计：选用Sigmoid函数作为网络激活函数，输入层包含转速误差及其变化率 在线学习机制：通过实时反馈信号动态调整网络权重

相比传统BP神经网络，FNN结构能显著提升收敛速度，在突加负载工况下仿真显示转矩响应时间缩短约40%。该方法的局限在于需要足够的训练数据来保证泛化能力，后续可结合模糊逻辑进一步优化鲁棒性。