基于機理特性的，SRM神經網絡電感模型建構及轉矩脈動控制
開關磁阻電機轉子無繞組，結構簡單、散熱性能好、制造和維護成本低等諸多優勢使其作為一種新型驅動電機，在工業領域得到了廣泛應用。
然而，SRM的磁飽和和非線性緻使轉矩脈動較大，導緻其低速性能受到一定程度的影響，限制了SRM在新能源汽車領域的進一步發展與應用。
是以，如何有效抑制SRM轉矩脈動是急需解決的技術問題。
提出的轉矩配置設定控制作為一種常用的SRM控制方法，通過定義轉矩配置設定函數将參考轉矩配置設定到SRM各相，忽略SRM磁飽和及邊緣效應。
僅利用線性電感模型，通過轉矩－電流逆模型實作相電流的求解，但未考慮SRM強非線性電感特性對逆模型造成的模組化誤差。
在對SRM電磁特性及磁化特性曲線的特點分析的基礎上，利用SRM三個轉子相對位置的磁鍊/電流的實驗資料，提出了一種無經驗公式的新SRM磁化曲線模型，仍然存在精度不高的問題。
根據SRM相電感是轉子位置角度的周期性偶函數，波形形狀與餘弦函數相似，采用傅裡葉級數對電感曲線拟合。
通過實驗檢測并擷取磁鍊資料，分析處理後獲得優化後的電感參數，需要複雜的實驗平台和計算。
根據電機設計理論對電機進行結構設計并采用有限元軟體仿真，在穩态場條件下仿真得到電感特性曲線，電機實際參數不易獲得，缺少普适性。
通過建立開關磁阻電機的非線性模型，以及使用有限元仿真軟體分别計算出電機的磁鍊、電感和轉矩的靜态特性。
離線搭建開關磁阻調速系統的非線性數學模型，但靜态參數是使用二維模型計算得到，降維帶來了一定的偏差。
在特定的邊界條件下，基于麥克斯韋方程組求解磁勢偏微分方程來分析開關磁阻電機相位電感，工程計算量大。
用簡單的數學模型将飽和增量電感轉換成不飽和電感，重構全周期不飽和電感，卻忽略了電感動态變化時的具體細節，未能完全展現電感強非線性特性。
通過檢測由于轉子和定子彼此重疊而出現電感拐點的位置進而估計轉子的實際位置。
根據磁鍊和電感的計算誤差來計算重疊相的電感值，以此進行轉子位置估計的誤差修正。
通過對相位電感的直流分量線上調整，獲得三相電感，通過對三相電感在電流重疊區域進行坐标變換，獲得實時轉子位置進而實作SRM控制。
對電機施加電流激勵，用電橋測量電感，記錄L－i－θ資料，根據在不同轉子位置的不同電流激勵下重複測試程式來獲得電感的3D圖，測量電路的誤差會間接影響到電感的3D圖繪制精度。
運用分布式等效磁路法确定各條磁路氣隙和鐵心的等效長度及磁導率，建立含電機參數的非線性電感解析模型，難以線上獲得其模型參數。
通過實驗獲得電感資料，并采用6次多項式方程對電感進行模組化，未能充分展現SRM電感的動态變換規律。
從以上研究得知，對電感進行線上精确模組化，準确描述SRM非線性機理特性，是實作SRM控制先決條件。
在經典轉矩配置設定控制模型的基礎上，本文針對SRM電感非線性機理特性，設計了可以描述電感非線性特性的D-Sigmoid函數。
并采用此函數作為激勵函數，建構神經網絡電感模型;基于建構的電感模型，設計了轉矩－磁鍊模型。
實作轉矩到磁鍊的準确轉換，為磁鍊内環控制提供參考磁鍊，進而實作SRM的有效控制。
轉速PI調節器根據轉速偏差輸出期望總轉矩，轉矩配置設定函數将期望總轉矩配置設定成三相參考轉矩，保證總的合成轉矩恒定，以減小換相時的轉矩脈動。
各相參考轉矩經由轉矩－磁鍊簡化模型轉換為各相參考磁鍊，通過磁鍊滞環擷取功率變換器件的開關信号驅動電機，實作SRM磁鍊控制。
在轉矩－磁鍊簡化模型中，相參考轉矩根據線性電感變化率轉化為相參考電流，再由簡化電感模型的電感與相參考電流結合得出相參考磁鍊。
在經典轉矩配置設定閉環控制系統基礎上，為了準确描述相電感非線性特性曲線特征，設計了D-Sigmoid函數，并以此函數作為激勵函數。
搭建了神經網絡電感模型，描述了SRM相電感機理非線性特性;在神經網絡電感模型線上自學習過程中引入了轉矩偏差預處理方法，提高了神經網絡電感模型的參數修正速度。
根據D-Sigmoid神經網絡電感模型，得到準确相磁鍊，并将其作為内環控制的參考磁鍊，實作了磁鍊的有效控制。
