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基于改进差分进化算法的电动助力转向系统非对称隶属函数小波模糊神经网络控制器
Wavelet Fuzzy Neural Network With Asymmetric Membership Function Controller for Electric Power Steering System via Improved Differential Evolution
| 作者 | Ying-Chih Hung · Faa-Jeng Lin · Jonq-Chin Hwang · Jin-Kuan Chang · Kai-Chun Ruan |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2015年4月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 机器学习 PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 小波模糊神经网络 非对称隶属函数 改进差分进化算法 电动助力转向 六相永磁同步电机(PMSM) 电机控制 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于改进差分进化（IDE）算法的非对称隶属函数小波模糊神经网络（WFNN-AMF）控制器，用于控制电动助力转向（EPS）系统中的六相永磁同步电机（PMSM）。文中详细描述了线控转向EPS系统及六相PMSM驱动系统的动力学模型，并通过IDE优化控制器参数以提升系统控制性能。
English Abstract
A wavelet fuzzy neural network using asymmetric membership function (WFNN-AMF) with improved differential evolution (IDE) algorithm is proposed in this study to control a six-phase permanent magnet synchronous motor (PMSM) for an electric power steering (EPS) system. First, the dynamics of a steer-by-wire EPS system and a six-phase PMSM drive system are described in detail. Moreover, the WFNN-AMF ...
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SunView 深度解读
该研究涉及的高性能电机控制算法及非线性系统建模方法，对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电力电子驱动技术具有参考价值。虽然目前阳光电源核心业务聚焦于光伏与储能，但随着公司在充电桩及电驱系统领域的布局，此类基于智能算法（如模糊神经网络与进化算法）的电机控制策略，可优化充电桩内部功率模块的动态响应及效率。建议研发团队关注该算法在复杂工况下对多相电机控制的鲁棒性提升，探索其在未来高功率密度充电设备或储能系统辅助电机控制中的应用潜力。