基于ARM+FPGA的永磁无刷直流电机控制智能方法 |
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引用本文: | 孙兆龙,钱翰宁,刘振田,黄垂兵,许晓玮.基于ARM+FPGA的永磁无刷直流电机控制智能方法[J].海军工程大学学报,2023(1):93-98+105. |
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作者姓名: | 孙兆龙 钱翰宁 刘振田 黄垂兵 许晓玮 |
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作者单位: | 1. 海军工程大学电气工程学院;2. 95377部队 |
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摘 要: | 永磁无刷直流电机具有效率高、易维护等特点,目前广泛应用于电动汽车、航空、船舶等行业。由于该种电机存在着转矩波动大等不足,为提升其控制性能,从控制平台改进与控制算法优化两个方向开展研究。首先,研究并设计了基于ARM+FPGA的电机控制硬件平台,使用AXI高速数据交互协议,解决了传统电机控制平台中延时较大、算法能力有限的问题;然后,使用基于径向基神经网络的磁场定向控制智能算法实现了对电机的精确控制;最后,通过仿真和实验与磁场定向控制方案进行了对比,结果表明:采用基于ARM+FPGA的永磁无刷直流电机控制智能方法,其调节时间平均缩短了3.22 ms,超调量平均降低了4.35%,提高了BLDC控制精度和运行性能。
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关 键 词: | ARM+FPGA BLDC 智能控制 径向基神经网络 |
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