SpeedControlofBrushlessDCMotorBasedonCMACandPIDController无刷直流电机小脑模型网络（CMAC）与PID复合控制Abstract–ThebrushlessDCmotor(BLDCM)hassuchadvantagesassimplestructure,convenienttocontrol,highreliability,highefficiency,andhasbeenappliedinmanyindustrialfields.ConventionalcontrollerssufferfromuncertainparametersandthenonlinearoftheBLDCM.Toovercometheshortcomingsoftheconventionalcontroller,thispaperpresentsanovelstrategyonthebasisofcompoundcontrolusingcerebellarmodelarticulationcontroller(CMAC)andPIDcontroller.ThroughcompoundcontrolusingCMACandPIDcontrollerthesystemrealizesdouble-fedcontrol.CMACformsfeedforwardcontrollerofthesystemandrealizesthedynamicmodelofthecontrolleddevice;conventionalPIDcontrollerisusedtomakeupoffeedbackcontrollerwhichensuressystemstabilityanddepressesdisturbance.Inthispaper，aprogramwritteninVisualC++functionstoadjustthecompoundcontrolleroff-line.Atlast,aTMS320LF2407Adigitalsignalprocessor(DSP)isusedtofullyprovetheflexibilityofthecontrolschemeinrealtime.Thesystemrealizestheself-adjustmentpursuitofthespeedreferencemodeltoabetterdegree,hastheadvantagesofflexiblecontrol,strongadaptability,andachieveshighercontrolaccuracyandbetterrobustness.IndexTerms-BrushlessDCmotor,Cerebellarmodelarticulationcontroller,PIDcontrol.摘要：无刷直流电动机（无刷直流电机）由于其结构简单，控制方便，可靠性高，效率高，被广泛应用在许多工业领域。无刷直流电机具有参数不确定性和非线性的特点，所以传统的控制器不能很好的解决这些问题。为解决传统控制器的这些缺点，本文提出了无刷直流电机的小脑模型神经网络（CMAC）与PID复合控制策略。通过使用小脑模型神经网络（CMAC）与PID复合控制策略，控制系统实现了双反馈控制。传统的PID控制器使用反馈信息改善系统的性能，如保证系统的稳定性和去除干扰。本文用VisualC++函数写了一个程序，可以对复合控制器进行离线调试。最后使用TMS320LF2407A数字信号处理芯片作为控制器，检验了本文提出方法的可行性。该系统在速度参考模型上实现了自动调节，更灵活的控制，适应性更强，并达到较高的控制精度和更好的鲁棒性。1介绍因为有利的电气和机械性能，如高扭矩密度，高效率和可靠性，无刷直流电机被广泛应用于工业领域。由于结构简单，效率高，易于实施的的优点，传统PID控制器被广泛应用于伺服驱动，机器人，数控机床等领域。传统PID控制算法对于电机状态的估计是基于线性模型的，但无刷直流电机是非线性的，具有参数不确定性和非线性的特点，所以传统的控制器不能很好的解决这些问题，所以系统不能很精确的识别。人工神经网络具有模式识别和非线性函数模仿能力，近年来在许多控制领域获得了广泛应用。此外，人工神经网络还具有快速并行计算，抗噪性和容错性的优点。因此，结合人工神经网络与传统的PID控制器，然后将其用于电机控制领域最近成为学者研究的重点。CMAC神经网络作为一个智能控制器，最近几年被广泛应用于非线性系统。这是一个学习的结构，模仿人类小脑像条件反射一样做决定与快速反应，但是没有思考功能。CMAC并不使用数字计算的方法