3、先进控制技术在电机与车辆系统中的应用解析

先进控制技术在电机与车辆系统中的应用解析

在现代工程领域，控制技术的发展对于提升系统性能至关重要。本文将深入探讨人工神经网络（ANN）在开关磁阻电机（SRM）速度控制以及基于不确定性和干扰估计器的滑模控制在主动悬架系统中的应用，同时也会涉及到使用遗传算法的递归神经网络对瑞利衰落MIMO信道的预测。

开关磁阻电机的ANN速度控制

经典控制理论在控制开关磁阻电机（SRM）时存在一定局限性，因为它基于线性和时不变等假设。而人工神经网络（ANN）控制器则具备诸多优势：
- 能够执行线性程序无法完成的任务。
- 神经网络的某个元素出现故障时，凭借其并行特性仍可正常运行。
- 神经网络具有学习能力，无需重新编程。
- 可轻松应用于各种场景。
- 相较于传统控制器，可能需要更少的调试工作。

ANN采用三层（2 5 1）前馈结构，输入层有两个节点，输出层仅有一个神经元，隐藏层有五个神经元。输入向量包含电机速度误差和ANN的上一次输出，上一次输出作为稳定信号加入输入向量。隐藏层和输出层均使用双曲正切函数作为激活函数。增加隐藏层神经元数量可减少负载变化时的上升时间（Tr）和最大超调（M.O.S）。

单个神经元的输出可以用以下方程表示：
[a_i = f\left(\sum_{j = 1}^{n} w_{ij}x_j(t) + b_i\right)]
其中，(f) 是激活函数，(w_{ij}) 是加权因子，(x_j) 是输入信号，(b_i) 是偏置。

通过改变ANN矩阵增益G1、G2、G3（权重因子），将仿真结果分为两个区域：
- 区域I </