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/SimulinkAbstract：Permanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)iswidelyusedinindustrialapplications,butitscontrolmethodstillfacesmanychallenges.Inthispaper,aPMSMcontrolmethodbasedonneuralnetworkinversesystemisproposed.Firstly,themathematicalmodelofPMSMisestablished,includingelectromagneticequation,rotorequationandcontrolequation.Then,thenonlinearcharacteristicsofPMSMareapproximatedbyneuralnetwork,andtheinversesystemisdesignedtoovercometheproblemofcumulativeerrorincontrollerdesigninreal-timecontrol.Finally,thecontroleffectoftheproposedmethodonPMSMoperationstateisverifiedthroughsimulationonMatlab/Simulinkplatform.Keywords:Permanentmagnetsynchronousmotor;neuralnetworkinversesystem;controlmethod;Matlab/Simulink1.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.[2]罗广华.永磁同步电机神经控制系统仿真分析[J].电子技术,2019(6):24-25.[3]张伟,王莹,张进.基于神经网络逆系统控制的永磁同步电机[J].电力自动化设备,2019,39(7):113-120.