电动汽车轮毂永磁无刷直流电机控制系统的速度控制
乔维德
(无锡开放大学 科研与发展规划处，江苏 无锡 214011)
摘 要：轮毂电机驱动是电动汽车采取的一种新型驱动方式。针对电动汽车轮毂永磁无刷直流电机的多变量、高度非线性以及强耦合的特点，将电机控制系统的转速控制器设计为模糊神经网络 PID 调节器，通过鸡群算法和改进 BP 算法分别对模糊神经网络进行优化和训练，实现模糊神经网络 PID 调节器的最优参数输出。系统仿真和实验分析验证表明，基于模糊神经网络 PID 转速调节器的电机控制系统具有很强的转速跟踪、抑制超调、抗干扰、鲁棒性等动态性能。
关键词： 电动汽车；永磁无刷直流电机；模糊神经网络PID 调节器；鸡群算法；改进BP 算法；速度控制
中图分类号：TM33 ；U469.72 文献标识码：A 文章编号：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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