乔维德（无锡开放大学，江苏无锡214011）

无刷直流电动机的DSP模糊神经网络控制

乔维德
（无锡开放大学，江苏无锡214011）

设计一种动态递归模糊神经网络控制器，用于无刷直流电机双闭环控制系统中的转速调节器。采用数字信号处理器作为无刷直流电动机的转速控制与运算单元，设计基于数字信号处理器的无刷直流电机控制系统，并进行计算机仿真和实验验证。仿真实验结果表明，该系统鲁棒性、抗扰性和实时性很强，控制效果良好。关键词：无刷直流电机；递归模糊神经网络；DSP；仿真

1　引言

永磁无刷直流电动机（以下简称BLDCM）其因结构简单、维护方便、调速性能好、起动转矩大等优点，日前已在航空航天、汽车、家用电器等领域有着广泛应用。一般BLDCM控制系统利用单片机并配备很多种接口设备和功率器件等进行控制。虽然这种系统的控制性能较为稳定，可是单片机的控制指令比较繁杂，其内部处理器的时钟频率又较低，所以其运算速度比较慢，很难满足和适应BLDCM调速系统的高精度控制要求。而数字信号处理器（以下简称DSP）功能强大，处理速度极快，控制精度非常高，且可以实现复杂的智能控制算法。在BLDCM控制系统中，可以采用一片DSP取代单片机及其附加的多种接口电路和功率器件，从而可以大大简化BLDCM控制系统的硬件电路结构。为此，文中以DSP芯片TMS320LF2407A作为系统控制的核心处理器，设计BLDCM的递归模糊神经网络双闭环智能控制系统，并给出系统仿真实验结果，以证实其良好的控制效果。……