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針對電動汽車中無刷直流電機負載波動較大的特點，提出了4 層模糊神經網絡模型，
該模型融合了模糊邏輯和神經網絡的長處，模糊推理和解模糊化均通過神經網絡來實現。模糊化層將輸入特征量轉化為模糊量，選取的隸屬函數使神經網絡的權值表示一定的知識，在輸出層通過解模糊得到具體的控制量。實驗結果表明，該模糊神經控制系統具有較好的帶負載能力和抗負載變化能力，達到了預期的效果。
關鍵詞：無刷直流電機 負載 隸屬函數 模糊神經網絡
永磁無刷直流電機是近幾年發展起來的結合了多學科技術的一種新型電動機，其結構簡
單，性能可靠，環境適應性好，更加適合作為電動汽車的驅動電動機。然而電動汽車的特性決定其負載波動較大，同時無刷直流電機轉矩脈動較大，且轉矩轉速控制要求受到不同程度的限制。本文針對理想磁通分布的120b 導通型三相BLDCM[1]，在忽略換相影響的情況下，設計了模糊神經網絡速度調節器，研究結果表明，這種速度控制器在電機轉速突變和負載突變時有較強的自適應能力，且結構簡單、計算方便、易于實現。
該模型融合了模糊邏輯和神經網絡的長處，模糊推理和解模糊化均通過神經網絡來實現。模糊化層將輸入特征量轉化為模糊量，選取的隸屬函數使神經網絡的權值表示一定的知識，在輸出層通過解模糊得到具體的控制量。實驗結果表明，該模糊神經控制系統具有較好的帶負載能力和抗負載變化能力，達到了預期的效果。
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