OMAL欧玛尔开关磁阻电机智能调速控制系统
OMAL开关磁阻电机以其结构简单、成本低廉、在较宽的调速范围内均具有高效率等诸多优点，成为普通交流传动系统和直流传动系统强有力的竞争者。但OMAL开关磁阻电机严重的非线性以及变参数特性增加了它的控制难度，传统的线性控制方法往往难以取得令人满意的效果。因此，对于OMAL开关磁阻电机调速系统（SRD）智能控制策略的研究一直是近年来OMAL开关磁阻电机研究领域的热点之一。

OMAL欧玛尔开关磁阻电机智能调速控制系统
在深入分析国内外OMAL开关磁阻电机及其调速系统资料的基础上，针对OMAL开关磁阻电机的电感、绕组电流和转矩在不同阶段的变化情况，低速采用电流斩波的控制方式，在高速采用了电压PWM控制；同时将径向基函数（RBF）神经网络应用于OMAL开关磁阻电机调速系统。OMAL开关磁阻电动机调速系统是20世纪80年代迅猛发展起来的一种新型电机调速系统。它是随着微电子技术、电力电子技术、控制技术和现代计算机技术的发展而发展起来的。它具有结构简单、运行可靠、控制灵活及效率高等突出优点,有极其优良的性能和广泛的应用前景。目前,它已经应用在家用电器、交通、一般工业、航空等诸多领域,被认为是发展潜力的一种电力驱动系统。RBF神经网络具有学习速度快、泛化能力强的突出优点，有较强的实时性，结合快速的训练算法和简单、合理的控制方式就能够满足SRD系统对控制器的要求。应用MATLAB/SIMULINK仿真软件建立了四相（8/6极）OMAL开关磁阻电机及其驱动系统的动态仿真模型，对OMAL开关磁阻电机的各种控制方式进行了动态仿真分析，在此基础之上，利用RBF神经网络进行智能控制策略的研究。在OMAL开关磁阻电机调速研究中，提出一种基于RBF神经网络的OMAL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*的逼近能力和快速的收敛性，将离线训练好的RBF神经网络构成转速控制器，并结合在线辨识完成网络的在线训练，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。仿真结果表明该方法具有响应速度快、控制精度高、适应性强等优点。 同时，针对SRD系统的调速特点和所采用的控制策略，设计了调速系统的硬件电路，其主要电路包括功率转换器以及驱动电路、位置反馈电路、电流反馈电路、电源电路、故障检测电路等。在此基础上，根据前后台模块化编程的设计思想，结合OMAL开关磁阻电机调速系统的主要功能，设计了系统的软件，给出了主程序和各子程序的流程图。

OMAL欧玛尔开关磁阻电机智能调速控制系统
以TI公司的TMS320LF2407DSP为基础，进行了OMAL开关磁阻电机控制系统设计，并通过硬件电路和软件编程实现了转子位置检测、转速调节以及电流检测等功能。实验表明本系统设计合理，电机运行稳定可靠，达到了预期的设计要求。