开关磁阻电机神经网络非线性映射建模方法研究

针对开关磁阻电机磁场的强非线性和高饱和性,通过有限元法得到了磁化以及转矩特性曲线簇。在此基础之上,利用神经网络的非线性映射能力,分别采取反向传播神经网络以及径向基函数神经网络对曲线簇进行了学习,进而在Matlab中建立了开关磁阻电机驱动系统的非线性动态仿真模型。对神经网络的结构及训练参数进行了敏感性分析,优化了取值,提高了逼近及泛化能力。在不同控制方法下,通过与有限元分析所得相电流以及合成转矩曲线的比较,验证了所建立开关磁阻电机驱动系统神经网络动态仿真模型的有效性。