开关磁阻电机驱动系统是二十世纪八十年代迅猛发展起来的一种电机驱动系统,具有结构简单坚固,调速范围宽,调速性能优异,工作可靠,运行效率高等诸多优点。开关磁阻电机驱动系统是位置闭环系统,实时而准确的转子位置信息对其正常运行至关重要。传统应用中,采用机械式的位置传感器来检测转子位置。然而,机械式位置传感器的存在不仅削弱了开关磁阻电机结构简单的优势,而且降低了驱动系统高速运行的可靠性。因此,探索实用的无位置传感器控制策略越来越多地受到人们的关注和研究。模糊神经网络是依据模糊逻辑原理建立起来的神经网络,拥有模糊逻辑结构清晰、物理意义明确的优点,同时也具备神经网络自学习能力强、收敛速度快的优点,具有良好的函数逼近和非线性辨识能力,在控制和建模等领域得到了广泛的应用。本文围绕开关磁阻电机的无位置传感器控制,进行了深入研究。在总结国内外各种无位置传感器控制方法的基础上,依据霍尔式位置传感器的工作原理,本文提出了一种基于模糊神经网络辨识换相信号的无位置传感器控制新方法。该方法采用模糊神经网路直接映射了相电流、磁链和换相逻辑信号之间的非线性关系,将通过离线训练的网络在线辨识换相逻辑信号,以便取代机械式位置传感器。为验证该方法的可行性,研究了开关磁阻电机的非线性电感模型,并根据实测的电感曲线,采用非线性最小二乘法辨识了模型参数,从而在MATLAB/SIMULINK仿真环境中建立了四相(8/6极)开关磁阻电机及其驱动系统的动态仿真模型。在此基础上,对本文提出的无位置传感器控制方法进行了仿真,并对电机起动和稳定运行阶段分别进行了研究。仿真结果证明文中提出的无位置传感器控制方法具有较好的辨识精度,电机在无位置传感器运行良好。最后,建立了以DSP TMS320F2812为控制核心的开关磁阻电机实验系统,为进一步的研究工作奠定了基础。