遗传算法的小脑模型控制器对永磁无刷直流电机的数学模型进行仿真

资 源 简 介

遗传算法的小脑模型控制器对永磁无刷直流电机的数学模型进行仿真

详 情 说 明

在电机控制领域，结合智能优化算法与仿生控制理论已成为提升系统性能的重要手段。本文介绍一种基于遗传算法优化的小脑模型控制器（CMAC）在永磁无刷直流电机（BLDC）数学模型中的仿真应用。

核心思路 遗传算法优化：通过模拟自然选择机制，对CMAC的关键参数（如权值、学习率）进行全局寻优，避免传统试错法的局部最优问题。 小脑模型控制器：仿照人类小脑的局部泛化特性，将输入空间划分为关联记忆单元，实现快速非线性映射，适合电机这类强耦合对象。 联合仿真框架：在MATLAB/Simulink中构建电机数学模型，将优化后的CMAC嵌入速度-电流双闭环控制结构，验证动态响应和抗扰能力。

技术亮点 通过遗传算法离线优化CMAC参数，显著减少在线调整时间 CMAC的哈希编码机制降低计算复杂度，满足实时控制需求 仿真模型包含典型工况测试（突加负载、转速突变），展示算法鲁棒性

该方法为高性能电机驱动系统提供了新的智能控制范式，尤其适用于需要快速响应和强抗扰性的工业场景。