基于RBF神经网络的永磁同步电机预测控制

针对永磁同步电机在运行过程中会受到负载扰动和参数变化等因素的影响,从而导致其控制精度低、稳定性差、控制性能差等问题,利用RBF神经网络在解决不确定性和非线性系统时有着独特的全局优势,提出采用RBF神经网络建立PMSM的速度预测模型,同时引入滚动优化控制器并采用梯度下降法来实现PMSM调速系统的神经网络预测控制.最后,基于Matlab仿真实验,验证了本文算法的可行性和有效性.