電動汽車輪轂永磁無刷直流電機控制系統的速度控制
喬維德
(無錫開放大學 科研與發展規劃處，江蘇 無錫 214011)
摘 要：輪轂電機驅動是電動汽車采取的一種新型驅動方式。針對電動汽車輪轂永磁無刷直流電機的多變量、高度非線性以及強耦合的特點，將電機控制系統的轉速控制器設計為模糊神經網絡 PID 調節器，通過雞群算法和改進 BP 算法分別對模糊神經網絡進行優化和訓練，實現模糊神經網絡 PID 調節器的最優參數輸出。系統仿真和實驗分析驗證表明，基于模糊神經網絡 PID 轉速調節器的電機控制系統具有很強的轉速跟蹤、抑制超調、抗干擾、魯棒性等動態性能。
關鍵詞： 電動汽車；永磁無刷直流電機；模糊神經網絡PID 調節器；雞群算法；改進BP 算法；速度控制
中圖分類號：TM33 ；U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2024)12-0015-07
Speed Control of Permanent Magnet Brushless DC Motor
Control System for Wheel Hub of Electric Vehicles
QIAO Wei-de
（Scientific Research and Development Planning Office of Wuxi Open University, Wuxi 214011, China）
Abstract: The wheel hub motor drive is a new type of drive for electric vehicles. In view of the multivariate, highly nonlinear and strong coupling characteristics of permanent magnet brushless DC motor in the wheel hub of electric vehicles, the speed controller of the motor control system is designed as a fuzzy neural network PID regulator, and the fuzzy neural network is optimized and trained by the chicken flock algorithm and the improved BP algorithm respectively, so as to realize the optimal parameter output of the fuzzy neural network PID regulator.The system simulation and experimental analysis show that the motor control system based on fuzzy neural network PID speed regulator has strong dynamic performance such as speed tracking, overshoot suppression, anti-interference, and robustness.
Key words: electric vehicle; permanent magnet brushless DC motor; fuzzy neural network PID regulator; chicken flock algorithm; improved BP algorithm; speed control
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