摘要：开关磁阻电机调速系统（SRD）作为1种交流无级调速系统以其宽广的调速范围和优越的调速性能而倍受关注。但由于开关磁阻电机高度的非线性和多变量的特点，很难建立其精确的数学模型，使得SRD的控制存在较大难度。针对这一问题，提出1种基于径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络的开关磁阻电机自适应PWM转速控制方法。该方法利用RBF神经网络极强的逼近能力和快速的收敛性，将离线训练好的网络构成转速控制器，并结合网络的在线训练，让控制器在电机运行中自适应地调节网络参数，使之适应环境的变化。同时构造另一个RBF网络对控制对象进行在线辨识，为控制网络的在线学习提供所需的梯度参数。通过实验，证明了该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。

关键词：开关磁阻电机 径向基函数神经网络 电压脉宽调制 在线辨识 正交最小二乘法 

单位：天津大学电气与自动化工程学院; 天津市南开区300072