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針對開關磁阻電動機非線性、難以建立精確數學模型的問題，本文對開關磁阻電動機的啟動、運行、調速等方面進行了研究，利用粒子群優化算法對模糊控制器量化因子和輸出比例因子參數進行優化。在MATLAB/Simulink下進行仿真，從而驗證粒子群優化算法優化模糊控制器參數的有效性。仿真結果表明，該方法改善了開關磁阻電動機模糊控制系統的動、靜態性能。
開關磁阻電動機（Switched Reluctance Motor，SRM）是一種新型的機電一體化交流調速系統，其定子極上繞有集中繞組，轉子既無繞組亦無永磁體，結構簡單、堅固。但是，由于SRM存在著嚴重的非線性問題，線性結構的PID調節器無法得到理想的控制性能。
模糊控制器本質上是一種非線性控制器一一，具有較強的魯棒性，對變化的對象參數有較強的適應性一。但是，模糊控制的動、靜態性能之間存在著一定的矛盾一，采用傳統試湊法難以快速獲得控制性能良好的量化兇子。和輸出比例兇子a。兇此，找到合適的算法快速獲得有效的模糊控制器參數顯得尤為重要。
文中首先設計了SRM模糊控制器，然后，介紹了粒子群優化（ParticleSwarm Optimization，PSO）算法，利用該算法尋找模糊控制器參數的最優解。最后，在MATLAB/Simulink中建立了SRM仿真模型，仿真結果驗證了經PSO算法優化參數后的模糊控制器較傳統模糊控制器能使SRM獲得更好的動、靜態性能。
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