一种动态神经网络自适应逆的SRM转矩控制方法与系统

摘要

本发明为一种动态神经网络自适应逆的SRM转矩控制方法与系统，本发明以系统前一时刻的实际总磁链，当前参考转矩和RBF神经网络输出的前一时刻参考磁链作为RBF神经网络的输入信号，输出参考磁链，构成动态RBF神经网络，即转矩‑磁链模型；转矩偏差经PD控制得到控制量，该控制量经预处理作为RBF神经网络自适应逆控制的学习偏差，且该控制量经滤波处理，作为总参考磁链的一部分，补偿转矩‑磁链模型的输出。总参考磁链与实际总磁链相减得磁链偏差，经磁链偏差分配，接入各相磁链偏差滞环控制，有效抑制SRM的转矩脉动。本发明适应电机快速控制要求，反馈误差学习方法加快神经网络建模并提高建模精度，减小转矩脉动的影响。