二十世纪二十年代，Boiliger 提出了采用整流管替代传统有刷电机的 机械电刷的基本思路；二十世纪五十年代， D． 哈里森等人构建了无刷直 流电动机的雏形，该模型采用晶体管电路取代机械电刷进行换相，对于无 刷直流电机的发展是一个很大的进步。二十世纪六十年代随着半导体技术 的快速发展，无刷直流电动机能够通过霍尔元件进行换相。二十世纪八十 年代，正弦波驱动无刷直流电机以方波驱动的无刷直流电动机为基础，研 制出了“永磁同步电动机”，对于无刷直流电机的控制精度有了很大程度的 提高。

1。2 人工神经网络的发展概况

19 世纪末，人们 逐渐认识到复杂的神经网络是由数以百亿计的神经元 通过突触互相联结而成的，感觉器官采集体内及环境中的各种信息并传输 至中枢神经系统， 经过综合的分析处理， 再通过运动神经传递控制信号， 实现机体的各种活动。文献综述

人工神经网络是一种自适应的非线性动态系统，和生物神经网络结构 一样，也是由大量的基本元件相互联接而成的。每个基本元件（也称神经 元）只具备简单的功能，但大量神经元构成的神经网络却能完成非常复杂 的行为。人工神经网络并不是对生物神经系统的完全复制，它借鉴了生物 神经系统的几个基本特性，能够自适应外界的环境，进行规律总结，实现 了一些运算、识别及控制功能，而不是根据设定的程序按部就班地进行运 算。

人工神经网络的发展经历了以下几个阶段：

1943 年，W•S•莫克罗和 W•皮茨在融合了数学与生物物理学的基础上 构建了神经元的数学模型，该模型开启了人工神经网络研究的先章，可实 现任意有限的逻辑运算。

1945 年冯·诺依曼等人起草了电子离散变量自动计算机的设计初稿， 确定了计算机采用程序内存及二进制编码的结构，在电子计算机的发明中 有着重要的地位，因此被誉为“计算机之父”。1948 年，在分析了存储式计 算机与人脑的关联及差异后 ，冯·诺依 曼提出了由简单神经元组成的自动机 网络结构。因此，他不但是普通计算机的奠基人，也是人工神经网络研究 的先驱之一。

1949 年 ，赫布 通过分析研究人类大脑神经细胞 ，当两 个神经元同时兴 奋时，它们的连接权值强度会增加。

二十世纪五十年代以后，经典人工智能体系得到了很快的发展。F•罗 森布拉特研制了神经网络—“感知机”，将人工神经网络从理论变为实际， 标志着人工神经网络的正式诞生。霍夫和韦德罗提出的自适应线性元件能 够线性逼近一个函数，以此为基础研究出了非线性多层自适应网络。

80 年代初 ，随着 超大规模集成电路制作技术的成熟及计算机在发展过 程中遇到的瓶颈，通过人工神经网络谋求新的发展方向成为当时的不二之 选。霍普菲尔德的两篇关于人工神经网络的论文让我们认识到人工神经网 络应用于现实中的可能性，引发了研究人工神经网络的热潮，吸引了人们 对霍普菲尔德的研究成果开展了更加深入的研究。

1。3 无刷直流电机控制的研究现状

1。4 本文主要内容

随着科学技术的进步， 无刷直流电机 得到了迅猛的发展，对其控制的 研究尤其是基于神经网络的控制的研究已成为现今主流的研究方向之一。

本文主要进行了以下研究： 第一章主要介绍了无刷直流电机及人工神经网络的发展概况，分析了

无刷直流电机控制的研究现状。 第二章主要介绍了无刷直流电机的基本结构，以三相绕组为例，阐述 基于RBF神经网络的无刷直流电机的控制研究(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_82764.html