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为实现开关磁阻电动机（Switched Reluctance Motor，SRM）无位置传感器控制并减小转矩脉动，以推动SRM在工业缝纫机上的进一步应用，提出一种基于变尺度混沌优化的径向基神经网络（MSCO—RBFNN）方法，对开关磁阻电动机进行建模，以一台四相8／6极750W开关磁阻电动机为样机建立有限元模型（FEM），获得磁链、电流与转子位置关联样本数据，对MSCO—RBFNN模型进行训练和测试。Matlab／Simulink软件仿真和数字信号处理（DSP）实验结果表明，MSCO—RBFNN模型具有较