【摘 要】
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针对开关磁阻电机（SRM）速度控制问题,为了获得更好的速度控制鲁棒性,将基于滑模学习算法（SMLA）的自适应线性单元（Adaline）应用到SRM的转矩和磁链辨识,提出了一种新的SRM速度控制方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61273086）
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针对开关磁阻电机（SRM）速度控制问题,为了获得更好的速度控制鲁棒性,将基于滑模学习算法（SMLA）的自适应线性单元（Adaline）应用到SRM的转矩和磁链辨识,提出了一种新的SRM速度控制方案。将Adaline与传统的PD控制器相结合作为速度控制器,电流和转子位置作为反馈量对SRM进行了电磁转矩和磁链的辨识,以直接转矩控制（DTC）部分负责磁链计算、扇区计算等,并在阶跃和正弦两种输入情况下对系统进行了仿真。研究结果表明,基于SMLA的Adaline不仅能够以较好的快速性和鲁棒性辨识SRM的电磁转矩和磁
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