開關磁阻電機神經網絡建模與無位置傳感器控制的開題報告1.研究背景開關磁阻電機（SRM）是一種具有高效和成本優(yōu)勢的電機，已被廣泛應用于各種工業(yè)和交通設備中。然而，由于SRM沒有傳統(tǒng)的位置傳感器，因此需要使用先進的控制算法來提高其控制性能和實現高精度控制。神經網絡是一種有效的控制算法，可以用于建模和控制復雜的非線性系統(tǒng)。因此，SRM的神經網絡建模和無位置傳感器控制是當前的研究熱點之一。2.研究目的本文旨在研究SRM的神經網絡建模和無位置傳感器控制方法，以提高其控制精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性。具體研究目標包括：（1）構建SRM神經網絡模型，用于預測電機轉子位置和角速度。（2）設計開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實現SRM的無位置傳感器控制。（3）在實驗平臺上驗證所提出的控制方法的有效性和可行性。3.研究內容和方法本文的研究內容包括：（1）SRM的工作原理和特點的介紹。（2）SRM的神經網絡建模方法，包括多層感知器（MLP）和循環(huán)神經網絡（RNN）等。（3）基于神經網絡的SRM無位置傳感器控制策略，包括位置估計和控制器設計等。（4）實驗平臺的搭建和實驗結果的分析。本文的研究方法包括：（1）理論分析和建模：通過對SRM的工作原理和電磁特性的分析，建立SRM的神經網絡模型，實現位置和角速度的預測和估計。（2）控制系統(tǒng)設計：在神經網絡預測的基礎上，設計SRM的開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實現無位置傳感器控制目標。（3）實驗驗證和性能分析：在實驗平臺上進行SRM的無位置傳感器控制實驗，并評估所提方法的控制性能和系統(tǒng)穩(wěn)定性。4.研究意義本文的研究意義在于：（1）提供一種新的SRM建模和控制方法，實現無位置傳感器控制目標。（2）拓展神經網絡在電機控制領域的應用，為后續(xù)相關研究提供參考和支持。（3）為SRM的應用提供技術支持，促進其在工業(yè)和交通設備中的應用。5.預期結果本文預期的結果包括：（1）建立SRM的神經網絡模型，實現位置和角速度的預測和估計。（2）設計開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實現SRM的無位置傳感器控制。（3）在實驗平臺上驗證所提出的控制方法的有效性和可行性。（4）分析控制方法的性能和系統(tǒng)穩(wěn)定性。6.參考文獻[1]許根仁,蔡欽,王仰鈜,等.無位置傳感器磁力同步電機控制技術研究[J].電機與控制應用,2015,42(5):50-54.[2]AsnanFM,AbedLF,YousifBH,etal.Areviewonsensorlesscontrolofswitchedreluctancemotor[J].ElectricalEngineering,2020,(3):1-21.[3]WangS,LiW,WangT,etal.Astudyontheimpactofneuralnetworksparametersontheperformanceofswitchedreluctancemotor[J].IEEEAccess,2020,8:113916-113932.[4]PanJ,HeY,LuH,etal.CoggingtorquereductionofSRMbasedonself-learningstrategyofneuralnetwork[J].IEEEAccess,2019,7:117184-117193.[5]MahmoudOM,El-SayedTA,AhmedMS.Improvedoutputvoltagequalityofnewall-switchself-commutatingAC-DCconverterusinga