改进支持向量机在SRM建模中的应用与验证

本文主要探讨了基于改进的支持向量机（Improved Support Vector Machine, SVM）在开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）建模中的应用。开关磁阻电机作为一种结构简单、可靠性高且运行效率优良的电动机，其磁路特性由于高度饱和和非线性，使得传统的控制方法在实现高精度控制上面临挑战。然而，支持向量机作为一种强大的机器学习工具，尤其在处理小样本数据、非线性问题以及高维特征空间时展现出优越性能。 论文首先对开关磁阻电机的电磁特性和转矩特性进行了深入分析，这一步骤对于理解电机的工作原理和优化控制至关重要。接着，作者利用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）作为核函数，对支持向量机进行改进，以此构建了一个针对开关磁阻电机的数学模型。RBF核函数的优势在于可以有效地处理非线性关系，提高模型的表达能力。 通过将改进后的SVM模型与传统的BP神经网络算法进行仿真对比，结果显示，改进的SVM在控制精度和模型复杂度方面表现更优。这不仅验证了改进SVM在SRM建模中的可行性，还证明了其在解决实际问题中的有效性。实验平台的数据进一步证实了所建立模型的实用性，它不仅能提供准确的预测，还能指导电机的实际操作。 论文的关键术语包括：开关磁阻电机、支持向量机、径向基函数以及模型。这些词汇是文章的核心概念，反映了研究的重点和创新点。这项研究为开关磁阻电机的高效控制提供了一种新的数学建模方法，对于提高电机性能和优化控制策略具有重要意义，为工程实践提供了理论支持。