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基于神经网络逆系统的永磁同步电机的控制的开题报告
摘要：
永磁同步电机(PMSM)在工业应用中越来越广泛，但其控制方法仍面临诸多挑战。本文提出一种基于神经网络逆系统的PMSM控制方法。首先，对PMSM的数学模型进行建立，包括电磁方程、转子方程和控制方程。随后，利用神经网络拟合PMSM的非线性特性，实现逆系统的设计，在实时控制中克服了控制器设计的误差累加问题。最后，通过Matlab/Simulink平台仿真，验证了本文提出的方法对PMSM运行状态的控制效果。
关键词：永磁同步电机；神经网络逆系统；控制方法；Matlab/Simulink
Abstract：
Permanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)iswidelyusedinindustrialapplications,butitscontrolmethodstillfacesmanychallenges.Inthispaper,aPMSMcontrolmethodbasedonneuralnetworkinversesystemisproposed.Firstly,themathematicalmodelofPMSMisestablished,includingelectromagneticequation,rotorequationandcontrolequation.Then,thenonlinearcharacteristicsofPMSMareapproximatedbyneuralnetwork,andtheinversesystemisdesignedtoovercometheproblemofcumulativeerrorincontrollerdesigninreal-timecontrol.Finally,thecontroleffectoftheproposedmethodonPMSMoperationstateisverifiedthroughsimulationonMatlab/Simulinkplatform.
Keywords:Permanentmagnetsynchronousmotor;neuralnetworkinversesystem;controlmethod;Matlab/Simulink
1.研究背景及意义
永磁同步电机作为一种新型的高效率和高动态特性的驱动系统，已经被广泛应用于各种机械和电力工程领域。永磁同步电机具有高效率、高转矩密度、高精度和高可靠性等优点，受到了越来越多的关注。然而，由于其非线性和复杂性质，永磁同步电机的控制仍然面临很多挑战。传统的PID控制方法往往无法满足高精度的需求，因此需要开发新的控制策略。
2.研究内容
本文提出了一种基于神经网络逆系统的永磁同步电机控制方法。具体步骤如下：
1）建立永磁同步电机的数学模型，包括电磁方程、转子方程和控制方程。
2）利用神经网络拟合永磁同步电机的非线性特性，实现逆系统的设计，在实时控制中克服了控制器设计的误差累加问题。
3）在Matlab/Simulink平台上进行仿真，验证本文提出的方法对永磁同步电机运行状态的控制效果。
3.研究方法
本文采用神经网络逆系统的方法进行永磁同步电机的控制。神经网络可以拟合复杂的非线性关系，逆系统能够在实时控制中自适应地修正误差，有效地提高了控制器的控制精度。
4.预期成果
本文提出的基于神经网络逆系统的永磁同步电机控制方法，能够解决传统PID控制方法无法满足高精度的需求的问题。在Matlab/Simulink平台上的仿真实验中，可以验证所提出方法的控制精度和性能。本文提供了一种新的永磁同步电机控制方法，为进一步提高永磁同步电机系统性能提供了参考。
参考文献：
[1]陈涛.基于神经网络的永磁同步电机控制[D].南昌大学,2019.
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