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针对电动汽车中无刷直流电机负载波动较大的特点，提出了4 层模糊神经网络模型，
该模型融合了模糊逻辑和神经网络的长处，模糊推理和解模糊化均通过神经网络来实现。模糊化层将输入特征量转化为模糊量，选取的隶属函数使神经网络的权值表示一定的知识，在输出层通过解模糊得到具体的控制量。实验结果表明，该模糊神经控制系统具有较好的带负载能力和抗负载变化能力，达到了预期的效果。
关键词：无刷直流电机 负载 隶属函数 模糊神经网络
永磁无刷直流电机是近几年发展起来的结合了多学科技术的一种新型电动机，其结构简
单，性能可靠，环境适应性好，更加适合作为电动汽车的驱动电动机。然而电动汽车的特性决定其负载波动较大，同时无刷直流电机转矩脉动较大，且转矩转速控制要求受到不同程度的限制。本文针对理想磁通分布的120b 导通型三相BLDCM[1]，在忽略换相影响的情况下，设计了模糊神经网络速度调节器，研究结果表明，这种速度控制器在电机转速突变和负载突变时有较强的自适应能力，且结构简单、计算方便、易于实现。
该模型融合了模糊逻辑和神经网络的长处，模糊推理和解模糊化均通过神经网络来实现。模糊化层将输入特征量转化为模糊量，选取的隶属函数使神经网络的权值表示一定的知识，在输出层通过解模糊得到具体的控制量。实验结果表明，该模糊神经控制系统具有较好的带负载能力和抗负载变化能力，达到了预期的效果。
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