智能控制技术在开关磁阻电机调速系统中的应用研究

"这篇论文主要探讨了人工智能和机器学习在智能控制技术中的应用，特别是针对开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）调速系统的应用研究。作者通过建立非线性模型来计算SRM的相电流和扭矩，并利用人工神经网络来描述SRM的电感特性。此外，为了减少SRM的扭矩脉动，设计了期望扭矩。通过改进常规模糊控制器，构建了一个具有自适应比例的模糊控制器，利用神经网络的在线学习和记忆能力，动态调整比例参数，从而提升控制器的性能。 此外，论文还研究了一种单神经元自适应控制器，并基于此设计了一套直接数字控制系统，该系统采用MCS-80C196KB微处理器实现。关键词包括开关磁阻电机、智能控制、人工神经网络、模糊控制和直接数字控制。 在第一章的绪论部分，作者详细介绍了SR电机的基本概念，包括其独特的结构、工作原理和特点。接着，概述了SR电机调速系统的基本构成。这部分内容可能涵盖了SR电机的优势，如高效率、简单构造以及在各种调速需求下的适应性。同时，可能会提及SR电机面临的挑战，如扭矩脉动问题和控制复杂性，这些问题正是本文后续研究的重点。 通过人工神经网络建模，论文可能展示了如何更精确地理解和预测SRM的行为，这对于优化控制策略至关重要。模糊控制的引入则表明，通过模糊逻辑可以处理SRM控制中的不确定性，提高系统的鲁棒性。而自适应比例模糊控制器的设计，则意味着系统能够根据运行条件自动调整控制参数，以达到最佳性能。 最后，单神经元自适应控制器的研究和直接数字控制系统的设计，表明了人工智能方法在实时控制中的潜力，这不仅可以改善电机的运行效率，还能提高系统的响应速度和稳定性。这样的系统对于需要高精度和快速响应的应用，如工业自动化和电动汽车等领域，具有显著的价值。 这篇论文深入研究了人工智能和机器学习技术在开关磁阻电机调速系统中的创新应用，为提升SR电机的控制性能和实用性提供了新的思路和方法。"