基于DSP的永磁同步電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制的研究的開題報(bào)告一、選題背景永磁同步電機(jī)（PermanentMagnetSynchronousMotor,PMSM）由于其高效率、高功率密度、低噪音等諸多優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車、混合動(dòng)力汽車、軌道交通、機(jī)器人等領(lǐng)域。然而，在控制方面，PMSM非線性、強(qiáng)耦合、參數(shù)不確定性大等特點(diǎn)，給控制帶來了很大的挑戰(zhàn)。目前，傳統(tǒng)的PMSM控制方法如PID控制、滑模控制等已經(jīng)不足以滿足復(fù)雜控制系統(tǒng)的需求，因此需要更加先進(jìn)的控制策略。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制已經(jīng)在工業(yè)控制中得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是在非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變等復(fù)雜系統(tǒng)控制中具有很好的優(yōu)勢。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入PMSM控制中是一種有效的控制策略。此外，數(shù)字信號處理（DigitalSignalProcessing,DSP）技術(shù)已經(jīng)成熟，能夠?qū)﹄姍C(jī)電磁模型進(jìn)行高速計(jì)算，實(shí)現(xiàn)高效控制。針對以上問題，本課題將利用DSP技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，研究PMSM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制方法，以提高PMSM控制的精度和魯棒性，適應(yīng)復(fù)雜工況下的控制需求。二、研究內(nèi)容及技術(shù)路線1.PMSM電磁模型建立：建立PMSM的三相定子坐標(biāo)系和磁場方程，推導(dǎo)出永磁同步電機(jī)的電磁模型，包括電磁轉(zhuǎn)矩方程、電流方程等。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法研究：以前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立、參數(shù)訓(xùn)練、控制策略設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行深入研究，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆解耦控制算法。3.DSP技術(shù)在PMSM控制中的應(yīng)用：利用TMS320F2812DSP進(jìn)行PMSM控制，通過高速計(jì)算、實(shí)時(shí)控制等特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高精度、高效的控制。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制在PMSM中的應(yīng)用：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制應(yīng)用于PMSM控制中，結(jié)合DSP技術(shù)實(shí)現(xiàn)對永磁同步電機(jī)的高效控制。技術(shù)路線：PMSM電磁模型建立→神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法研究→DSP技術(shù)在PMSM控制中的應(yīng)用→神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆解耦控制在PMSM中的應(yīng)用。三、預(yù)期成果1.建立PMSM電磁模型，推導(dǎo)出永磁同步電機(jī)的電磁模型方程，建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆解耦控制算法，并完成算法仿真驗(yàn)證。3.利用DSP技術(shù)進(jìn)行PMSM控制，建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對PMSM進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證控制效果。4.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆解耦控制算法和DSP技術(shù)，對PMSM進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證控制性能，包括控制精度、魯棒性和可靠性等方面。5.發(fā)表學(xué)術(shù)論文1~2篇，申請發(fā)明專利1項(xiàng)，并準(zhǔn)備畢業(yè)設(shè)計(jì)論文。四、研究計(jì)劃1.第1~3個(gè)月：學(xué)習(xí)PMSM電磁模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基礎(chǔ)理論，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，確定研究方向和技術(shù)路線。2.第4~6個(gè)月：建立PMSM電磁模型，推導(dǎo)出永磁同步電機(jī)的電磁模型方程，并利用Matlab進(jìn)行仿真驗(yàn)證。3.第7~9個(gè)月：結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆解耦控制算法，并完成算法仿真驗(yàn)證。4.第10~12個(gè)月：利用TMS320F2812DSP進(jìn)行PMSM控制，建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對PMSM進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證控制效果。5.第13~15個(gè)月：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆解耦控制算法和DSP技術(shù)，對PMSM進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證控制性能，包括控制精度、魯棒性和可靠性等方面。6.第16~18個(gè)月：整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，撰寫學(xué)術(shù)論文，申請發(fā)明專利。7.第19~20個(gè)月：準(zhǔn)備畢業(yè)設(shè)計(jì)論文。五、存在的問題及解決方案1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法訓(xùn)練速度慢，如何加速訓(xùn)練？解決方案：利用高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，加快訓(xùn)練速度。2.DSP技術(shù)的復(fù)雜性，如何實(shí)現(xiàn)高效控制？解決方案：采用封裝好的通用DSP芯片，結(jié)合現(xiàn)成的控制軟件包，通過高效的DSP算法實(shí)現(xiàn)高效控制。3.PMSM具有非線性、強(qiáng)耦合、參數(shù)不確定性等特點(diǎn)，如何充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)勢？解決方案：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立和參數(shù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變等復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化控制。六、參考文獻(xiàn)1.LijunZhu,ChunhuiYin,“StudyonrobustnessofmotorservocontrolalgorithmbasedonBPneuralnetworkandbioniccontrol”,2019InternationalConferenceonAdvancesinEnergy,EnvironmentandChemicalEngineering(AEECE2019).2.HaoyangLi,JiaLi,etal.,“AHybridControlStrategyforPMSMServoSystemBasedonWaveletNeuralNetworkandLuGreFrictionModel”,IEEETransactionsonIndustrialElectronics,vol.67,no.8,pp.6395-6405,August2020.3.LeiZhang,TorbenOleAndersen,etal.,“Modelingandcontrolofpermanent-magnetsynchronousmotorswithartificialneuralnetworks”,IEEETransactionsonIndustrialElectronics,vol.52,no.4,pp.1074-1079,August2005.4.XinghuiZhang,YanZhao,etal.,“ANovelRBFNeuralNetworkControlMethodf