李书舟，邓小龙

(1湖南电气职业技术学院汽车工程系，湖南湘潭 411000；

2中国电器科学研究院，广东广州510300)



RBF网络在无刷直流电机控制系统的应用*

李书舟1，邓小龙2

(1湖南电气职业技术学院汽车工程系，湖南湘潭 411000；

2中国电器科学研究院，广东广州510300)

摘要研究了无刷电机的控制问题，针对常规PID控制的无刷直流电机系统存在参数难以整定、超调量大、调节时间长、抗干扰能力差等问题，建立了无刷直流电机的数学模型，提出了RBF神经网络控制在系统中的总体设计方法，并在常规PID控制器的基础上建立了RBF网络控制器；利用Matlab软件对常规PID控制和RBF网络控制进行仿真比较，结果表明基于RBF网络控制器能动态调整控制器参数，有效的提高了系统的性能以及控制效果，系统对参数扰动具有较强的鲁棒性。

关键词无刷直流电机；RBF神经网络；Matlab；PID控制器

0引言

二十世纪八十年代，鲍威尔首次提出了基于多变量函数插值的径向基函数(Radical Basis Function RBF)方法，此后RBF神经网络的研究得到了中外学者的广泛关注[1]。RBF神经网络和其他前向神经网络一样，有相似的三层前馈神经网络结构，模拟人脑中局部调整、相互覆盖和接收的神经网络结构，具有运算能力强、速度快以及局部函数逼近的特点，所以它在智能控制、信息处理等领域的应用有着广阔的前景[2]。

传统控制理论在无刷直流电机系统的控制中，主要以状态方程、微分方程及各种变换的方法进行研究，计算本质上仍是数值方法。譬如经典PID控制方法在高频扰动时，电机速度抖动频繁，缺乏对干扰变化的应变能力，而常规自适应方法参数调整难，实现成本高，难以确保有好的控制效果[3]。……