【技术实现步骤摘要】
一种永磁同步电机的自构式T
‑
S型模糊神经网络控制方法
[0001]本专利技术涉及电机控制技术的领域，涉及永磁电机智能控制的方法，涉及神经网络，涉及模糊控制理论。
技术介绍
[0002]随着电力电子技术和稀土永磁材料取得突破性进展，永磁同步电机现代控制理论体系越来越完善，PMSM逐渐展示出自身的优势，如体积小，便于安装和维修、气隙磁通密度大、具有较小的转矩脉动等，引起了国内外从事电机及其驱动系统技术的学者的重视。且我国稀土资源丰富，永磁材料及其科研水平都达到了国际先进水平。随着科技的不断发展，对永磁同步电机的控制技术也提出了更高的要求。
[0003]对于以非线性、强耦合性为特点的永磁同步电机控制系统，传统的PID控制已不能满足现在高精度控制发展趋势的要求；而新型的智能控制中应用广泛的神经网络控制的隐含层不具有明确的物理意义、不能很好地利用已有的经验知识导致初始权值只能取零或随机数。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中存在的上述缺陷，提供一种新型的模糊神经网络控...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种永磁同步电机的自构式T
‑
S型模糊神经网络控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)通过霍尔传感器采集永磁同步电机的电流i
a
、i
b
，然后通过abc/dq坐标变换得到d
‑
q坐标系下的电流值i
d
、i
q
；(2)通过编码器获得电机转子的速度信号ω，与期望速度信号ω
*
进行比对作差，得到的误差信号e以及误差变化率传入模糊神经网络控制器和RBF神经网络辨识器中；(3)RBF神经网络辨识器对PMSM的Jacobian信息进行辨识，并传递给模糊神经网络控制器，模糊神经网络采用T
‑
S型结构，前件网络的第二层和第三层通过结构学习和相似度判断来确定神经元和模糊规则个数，通过梯度下降法进行参数学习；结构学习判断条件为：如果则添加模糊神经网络节点和控制规则，其中D
max
为T
‑
S型模糊神经网络前件网络中第三层输出的最大值，定义为最大程度量，是提前预设的阈值；相似度的判断条件为：如果则保留新的隶属函数，增加节点和模糊逻辑规则，其中，其中，是提前预设的阈值，式中，...
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