摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)PID控制器在無刷直流電機(jī)控制時(shí)的魯棒性差、精度低等缺點(diǎn)，在分析BLDCM數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了RFBNN自適應(yīng)PID控制器應(yīng)用于無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)。通過Matlab/Simulink環(huán)境下的仿真實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，該方法大大改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，減小了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力，滿足了系統(tǒng)的控制性能要求。
關(guān)鍵詞： 無刷直流電機(jī)；自適應(yīng)控制；Matlab/Simulink

　無刷直流電機(jī)BLDCM（Brushless DC Motor）體積小、重量輕、效率高，在性能上保持了普通直流電動(dòng)機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，且克服了有刷直流電機(jī)機(jī)械換向帶來的一系列缺點(diǎn)，因此在國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域[1]得到廣泛應(yīng)用。
傳統(tǒng)PID控制原理簡單、使用方便，但依賴于被控對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于無刷直流電機(jī)的多變量、非線性時(shí)變、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)[2]難以達(dá)到很好的控制效果。本文將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法應(yīng)用于PID控制中，能夠有效克服傳統(tǒng)PID控制器在被控對(duì)象具有非線性、時(shí)變不確定性和難以建立精確的數(shù)學(xué)模型時(shí)出現(xiàn)的參數(shù)整定不良和性能欠缺等缺陷，具有強(qiáng)魯棒性和好的自適應(yīng)性，使控制器適應(yīng)被控對(duì)象參數(shù)的任何變化，能達(dá)到很好的控制效果。
1 BLDCM的數(shù)學(xué)模型
　無刷直流電機(jī)[3-4]可以看作是一臺(tái)用電子換相裝置取代機(jī)械換相的直流電動(dòng)機(jī)，它由電動(dòng)機(jī)本體、驅(qū)動(dòng)控制電路和轉(zhuǎn)子位置檢測(cè)器等主要部分構(gòu)成，其原理框圖如圖1所示。

　無刷直流電機(jī)采用兩兩導(dǎo)通的三相六狀態(tài)的通電方式，為簡化模型的建立和分析，作如下假設(shè)：
?。?）磁路不飽和，不計(jì)渦流和磁滯損耗。
?。?）忽略齒槽效應(yīng)，三相對(duì)稱的星形繞組均勻分布于光滑定子內(nèi)表面。
　（3）不考慮電樞反應(yīng)，氣隙磁場(chǎng)分布近似梯形波，平頂寬度近似120°電角度。
?。?）轉(zhuǎn)子上沒有阻尼繞組，永磁體不起阻尼作用。
　則三相電壓平衡方程為：


2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　RBF網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱含層和輸出層組成。從輸入層到隱含層的變換函數(shù)的映射為非線性，從隱含層到輸出層的映射為線性，可通過調(diào)整權(quán)系數(shù)來改變網(wǎng)絡(luò)的輸出，從而加快學(xué)習(xí)速度，避免局部極小值的問題。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。