【摘 要】
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开关磁阻电机（SRM）的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但其运行时磁路高度饱和,磁路呈严重非线性,这使其精确建模十分困难。神经网络理论上可以实现任意
【基金项目】
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国家科技重大专项课题（2009ZX04001）
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开关磁阻电机（SRM）的模型直接影响电机性能分析以及控制效果,虽然SRM结构简单,但其运行时磁路高度饱和,磁路呈严重非线性,这使其精确建模十分困难。神经网络理论上可以实现任意复杂的非线性映射,且具有很强的学习能力,因此应用反向传播（BP）神经网络算法来建立SRM的非线性模型,并针对标准BP神经网络算法的不足对算法进行改进。仿真与实测结果的对比显示该模型可以十分精确地反映SRM运行时的电流以及转矩特性,且具有较强的泛化能力。
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