基于人工神经网络的无刷直流电机控制系统研究

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永磁无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。在无刷直流电机中,电机的参数(反电势等)是影响电机性能预测的重要因素。在用传统的方法对无刷直流电机及其控制系统仿真时,通常假设气隙磁密按正弦或梯形分布,但实际上永磁无刷直流电机的气隙磁密是非线形分布的,所以这种假设与实际有较大的误差。传统无刷直流电机(BLDCM)调速系统通常采用PI控制。由于电机在运行过程中,电机的参数和外部的扰动是不断变化的,所以用普通的PI控制器很难达到很好的控制效果。
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