針對電動汽車中無刷直流電機負載波動較大的特點，提出了4 層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，
該模型融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長處，模糊推理和解模糊化均通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。模糊化層將輸入特征量轉(zhuǎn)化為模糊量，選取的隸屬函數(shù)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值表示一定的知識，在輸出層通過解模糊得到具體的控制量。實驗結(jié)果表明，該模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)具有較好的帶負載能力和抗負載變化能力，達到了預(yù)期的效果。
關(guān)鍵詞：無刷直流電機 負載 隸屬函數(shù) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
永磁無刷直流電機是近幾年發(fā)展起來的結(jié)合了多學(xué)科技術(shù)的一種新型電動機，其結(jié)構(gòu)簡
單，性能可靠，環(huán)境適應(yīng)性好，更加適合作為電動汽車的驅(qū)動電動機。然而電動汽車的特性決定其負載波動較大，同時無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動較大，且轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速控制要求受到不同程度的限制。本文針對理想磁通分布的120b 導(dǎo)通型三相BLDCM[1]，在忽略換相影響的情況下，設(shè)計了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度調(diào)節(jié)器，研究結(jié)果表明，這種速度控制器在電機轉(zhuǎn)速突變和負載突變時有較強的自適應(yīng)能力，且結(jié)構(gòu)簡單、計算方便、易于實現(xiàn)。