Design of speed control for brushless DC motor used for electric vehicle based on adaptive neuro-fuzzy inference system

机译：基于自适应神经模糊推理系统的电动车辆无刷直流电动机速度控制设计

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This paper presents a study for control the brushless DC motor speed applied in an electric vehicle.The configuration of the proposed method is an Adaptive Neuro-fuzzy inference controller applied to an electric vehicle's dynamics model.Matlab Simulink was used to build the configuration based on an accurate mathematical model for electric vehicle and the motor.Results proved that ANFIS has rapid robustness efficiency,also in the domain of the motor response characteristics.ANFIS expressed superior proficiency.Moreover,the controller shows good speed tracking and anti-interference ability in a typical city driving environment.

机译：本文介绍了控制在电动车辆中的无刷直流电动机速度的研究。所提出的方法的配置是应用于电动车辆动力学模型的自适应神经模糊推理控制器.Matlab Simulink用于构建基于配置的配置用于电动车辆和电机的准确数学模型。结果证明了ANFIS具有快速的鲁棒性效率，也在电机响应特性的领域中.FIS表达了卓越的职业技能。控制器显示出良好的速度跟踪和抗干扰能力典型的城市驾驶环境。

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来源
《International Conference on Advanced Composite Materials and Manufacturing Engineering》|2020年|2444-3264 p.|共6页
会议地点
作者
Mohamed Elhaj Ahmed Mohamed; Yanling Guo;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工程材料学;
关键词

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