【摘 要】
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无刷直流电机保持了传统直流电动机良好的动、静态调速性能，且结构简单，运行可靠，转动惯量小，易于控制，是伺服系统较为理想的执行元件。传统的相控方式存在转矩脉动较大(尤其在转速<100r／min时)等弊端，只适用于对转速指标要求不高的调速控制系统，而对于高精度的伺服系统，这种传统的控制方式显然难以胜任，故必须改进控制方式，提高控制精度，以适应伺服系统的要求。本文研究人工智能在电力电子及电力传动系统中的
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无刷直流电机保持了传统直流电动机良好的动、静态调速性能，且结构简单，运行可靠，转动惯量小，易于控制，是伺服系统较为理想的执行元件。传统的相控方式存在转矩脉动较大(尤其在转速<100r／min时)等弊端，只适用于对转速指标要求不高的调速控制系统，而对于高精度的伺服系统，这种传统的控制方式显然难以胜任，故必须改进控制方式，提高控制精度，以适应伺服系统的要求。本文研究人工智能在电力电子及电力传动系统中的应用，研究利用人工神经网络减小无刷直流电动机转矩脉动的方法。论文采用SVPWM控
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