基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法

摘要

本发明公开一种基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法，根据SRM相电感变化曲线特征，设计双Sigmod激励函数，通过神经网络电感模型在线获得电感强非线性信息，实现基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制。在模型学习过程中，引入PD的偏差预处理方法，进一步加速了神经网络电感模型参数更新。本系统可构成嵌入式系统，基于神经网络电感模型，实现转矩到磁链准确转换，转换后得到参考磁链，实现SRM的磁链控制，有效抑制SRM转矩脉动。