1.一种转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法，主要步骤如下：Ⅰ、建立转矩-电流转换关系

取SRM的转矩表达式为

式(1)中，m为SRM相数，m＝3，kk＝1,2,3；T为三相总转矩，Tkk为第kk相转矩，ikk为第kk相电流，Lkk(θ)为第kk相绕组的电感，θ为转子位置角；

根据(1)式，SRM的转矩与相电流、电感导数有关，在电机正转矩驱动限制下，在电感导数为正的区间导通；转矩-电流转换关系为：Ⅱ、总参考转矩

由开关磁阻电机的实测量转速ω和操作者输入的参考转速ωd得到速度偏差送入PI调速器，即比例积分调速器，由PI调速器得到总参考转矩Tref；

Ⅲ、构建SRM的转矩-电流神经网络模型

SRM的转矩-电流神经网络模型的输入为步骤Ⅱ所得总参考转矩Tref和当前转子位置角θ；

根据当前检测的各相电流值由转矩特性表得到实际总转矩估计值Te；由实际总转矩估计值Te和步骤Ⅱ所得总参考转矩Tref得到转矩偏差ΔT，ΔT经过比例微分处理后,得到的u(k)送给转矩-电流神经网络在线进行反馈误差学习；转矩-电流神经网络模型的输出为调节电流inn；inn与u(k)叠加之后得到的总参考电流iref(k)，经过电流分配函数，得到开关磁阻电机各相的参考电流 各相参考相电流 与电机各相测量电流iA,iB,iC送入电流滞环控制，功率转换器根据电流滞环控制输出的开关量，对SRM进行控制；

所述转矩-电流神经网络，采用层前馈网络结构，隐含层节点数MM根据下式确定：其中MM为隐含层节点数，ni为输入层节点数，no为输出层节点数，a为1区间[1,10]内的常数；

当所述转矩-电流神经网络的输入X＝[θ,Tref]，输入层激活函数分别为g1和g2，隐含层激活函数分别为h1,h2,…,hj，隐含层与输出层的连接权值分别为w1,w2,…,wj，隐含层节点数为j＝MM，所述转矩-电流神经网络的输出为调节电流inn；

SRM三相电流周期性变化且依次相差一个步距角θstep，输入层先对θ进行预处理使其以θstep为周期在区间[0,θstep]内变化，恒转矩情况下，Tref为常值，定义：式(4)中floor()表示向下取整；θstep为步距角，θstep按下式定义：θstep＝360/(mNr)               (5)式(5)中Nr为转子极数；

所述转矩-电流神经网络模型为：

式(6)中hj(g1,g2)为隐含层激活函数，b、c为根据θstep确定的函数宽度与中心，b取值范围为θstep/3～2θstep/3，c取值范围为0～1；K、P为常数，决定激活函数凹陷的程度，K取值范围为5～15、P取值范围20～30，j＝1,2,…,MM；

神经网络学习采用梯度下降法，选取性能指标函数为：

式(7)中，iref(k)＝u(k)+inn(k),u(k)为转矩偏差经过比例微分PD控制器处理的输出；

当转矩偏差趋于0时，视iref(k)为inn(k)目标值；取 权值迭代算法为：式(8)中0＜η＜1为学习速率，0＜α＜1为动量因子；wj(k),wj(k-1),wj(k-2)分别表示第j隐含节点k时刻的加权值、第j隐含节点k时刻的前一时刻的加权值及第j隐含节点k-1时刻的前一时刻的加权值，Δwj(k)是wj(k)增量。

2.根据权利要求1所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法，其特征在于：所述转矩-电流神经网络的隐含层节点数MM为：5

3.根据权利要求1所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法，其特征在于：所述转矩-电流神经网络模型的式(8)中b、c分别取值为13和0.4；K、P分别取值为10和

20，a取5，MM取值为6。

4.根据权利要求1所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法，其特征在于：所述步骤Ⅲ中所用的电流分配函数为立方分配函数，一个转子周期内的表达式如下：式(9)中，θov为换相重叠角，θon为开通角，θoff为开始减小电磁转矩的起始位置角，fk(θ)是当前时刻k对应相的立方分配函数值。

5.根据权利要求1所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法设计的一种转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制系统，其特征在于：包括微处理器、模数转换模块和功率变换器，于开关磁阻电机的三条相线上分别安装三个电流传感器，开关磁阻电机的输出轴上还安装转子位置角传感器，各传感器的信号线均经模数转换模块与微处理器输入端连接；微处理器控制端连接功率变换器，功率变换器三相输出分别连接控制开关磁阻电机的三相线；

微处理器配有程序存储器和数据存储器，程序存储器含有电流数据采集模块，比例积分调速模块、转矩特征表模块、比例微分控制模块、转矩-电流神经网络模块、电流分配模块与电流滞环控制模块；

微处理器根据转子位置角传感器实时信号计算当前转速 由当前转速和操作者输入的参考转速得到的转速偏差接入比例积分调速模块，输出的参考转矩一路接入转矩-电流神经网络模块，和当前转子位置角一起作为转矩-电流神经网络模块的输入；三个电流传感器所得当前三相电流送入转矩特征表模块，其输出总转矩估计值Te，参考转矩的另一路与总转矩估计值Te进行减法运算，得到的转矩偏差送入比例微分控制模块后得到的u(k)，送入转矩-电流神经网络模块在线进行反馈误差学习，转矩-电流神经网络模块输出调节电流inn,inn与u(k)叠加后得总参考电流iref(k)，经过电流分配模块后得到开关磁阻电机各相的参考电流 各相参考相电流 与电机各相测量电流iA,iB,iC送入电流滞环控制模块，电流滞环控制模块的输出为微处理器输出的控制信号，作为由三相交流电供电的功率变换器的输入信号，功率变换器输出电流送入开关磁阻电机的线圈，驱动开关磁阻电机转子旋转，抑制其转矩脉动，实现转矩脉动的有效控制。

6.根据权利要求5所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制系统，其特征在于：所述微处理器配有控制器局域网络CAN接口，经该接口连接显示屏。

7.根据权利要求5所述的转矩-电流神经网络模型SRM转矩脉动控制系统，其特征在于：所述微处理器的程序存储器、数据存储器和模数转换模块构成嵌入式控制系统。