基于rbf神经网络无刷直流电机控制系统的基础研究

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1、论文题目：基于神经两络无刷直流电机控制系统的基础研究作者姓名：李琳专业名称：控制工程导师姓名：李振璧教授完成时间：二—五年六月中图分类号：论文编号：学科分类号：密级：公开安徽理工大学硕士学位论文基于神经网络无刷直流电机控制系统的基础研究作者姓名：李琳专业名称：控制工程研究方向：嵌入式应用及开发导师姓名：李振璧教授导师单位：安徽理工大学答辩委员会主席：王国峰论文答辩日期年月日安徽理工大学研究生处年月日DissertationinControlEngineeringTheprimaryresearchofbrushlessDCmotorbasedonRBFneuralnetworkcontrols

2、ystemCandidate:LilinSupervLiZhenbiisor:CollegeofElectricalandInformationEngineeringAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168,ShungengRoad,Huainan，，独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了

3、明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：曰期：年月曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安黴理工大学有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名字曰期：年月曰导师签名签字曰期：处年月曰摘要摘要无刷直流电机内部结构采用电子换向器而非传统的机械换向器，消除了一般直流电动机中因机械换向

4、器引起的一系列如电刷磨损、电磁干扰与频繁维修等问题。同时，无刷直流电机具备调速范围宽、扭矩大、运转平稳、噪声低等直流电动机优点，因此研究无刷直流电机控制系统意义显得十分重要。本文建立在对国内外相关的文献查阅研究的基础上，详细叙述了无刷直流电机的相关特点以及发展进程；详细分析介绍无刷直流电机的设计本体及运行原理；基于现有无位置传感器的检测技术有着应用场合的限制等缺点，本文无刷直流电机转子位置采用位置传感器来检测。在现实中对电机的转速进行控制时，被控对象的参数是经常变化的，具有不确定性，这就需要相应的调节其参数值，但传统的方法有很多缺点，不具有自动调节相应参数的能力，所以本文设计了一种径向基神经网

5、络的控制算法来弥补传统方法的不足。并且利用在软件，在其中搭建无刷直流电机的控制系统的模型，并对电机的电流、转速、转矩进行仿真分析，从而证明了本文所提控制方法的精准性以及实施性。本文所采用的调速控制系统是双闭环调速控制系统。该系统由电流环和速度环构成，电流环（内环调节）实现了快速抑制负载电流和电压等扰动，提高了系统抗干扰力的能力；速度环（外环调节）实现了保持转速与给定无静差，提高了系统的稳定性。本文设计了基于无刷直流电机控制系统，并且详细介绍了系统的软件与硬件部分。通过实验证明，本文设计的无刷直流电机控制系统有着一系列优点，诸如结构简单，适应性强等，其应用前景也十分宽广。关键词：无刷直流电机；神

6、经网络；分类号：AbstractAbstractBrushlessDCmotoradoptselectroniccommutatortoreplacethetraditionalmechanicalcommutatorofBrushDCmotor,eliminatingaseriesofproblemscausedbytheDCmotormechanicalcommutator,suchasbrushwearing、，，，安傲理工硕士学位论文：；；；目录目录馳课题背景与意义无刷直流电机的特点及应用领域无刷直流电机的特点无刷直流电机的应用领域无刷直流电机及其驱动系统发展现状论文整体安排无刷直流电

7、机控制方案设计无刷直流电机结构及工作原理无刷直流电机结构无刷直流电机运行原理无刷直流电机运行特性无刷直流电机数学模型无刷直流电机转子位置检测位置传感器检测技术无位置传感器检测方法本章小结神经网络控制器设计控制基本原理神经网络简介神经网络控制方案本章小结电机控制系统建模与仿真安傲理工大学硕士学位论文相关知识无刷直流电机仿真模型的建立：无刷直流电机本体转矩计算模块转速计算模块电压逆变器模块控制与神经网