无刷直流电动机自适应神经元模糊控制系统  

Adaptive NeuronFuzzy Control System of Blushless DC Motor

作　　者：董富红[1] 

机构地区：[1]江苏信息学院机电工程系,江苏无锡214061

出　　处：《江南大学学报（自然科学版）》2006年第4期456-459,共4页Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition)　

摘　　要：针对电动汽车用无刷直流电动机负载波动较大的特点,采用自适应神经元模糊控制策略设计自适应神经元模糊速度控制器,以此提高系统抗负载变化的能力.模糊逻辑控制能够有效地利用语言信息,其控制规则容易表达,可用单神经元的在线学习能力实时调节模糊逻辑变量的权系数,利用离线学习能力补偿传统模糊逻辑控制所产生的系统偏差.理论和仿真研究表明,据此设计的控制系统具有较强的带负载能力和很好的抗负载变化能力,达到了预期控制效果.Aiming at the Brushless DC Motor （BLDCM） in electric vehicles whose load fluctuates irregularly, an adaptive neuron-fuzzy controller（ANF） has been designed to improve system performance. Fuzzy logic systems are inspired by human capabilities to deal with fuzzy terms. Its structures and rules are easy to express. An adaptive single neuron has been used to adiust the on -line weights. The results show that it exhibits robustness and good adaptation capability, and it can be practically implemented.

关 键 词：自适应控制 单神经元 无刷直流电动机 智能控制 

分 类 号：TP276[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]