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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有体积小、转矩密度高、效率高、功率因数高的特点,因而被广泛应用于伺服控制领域。但是永磁同步电机本身是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,其控制系统又对电机参数变化和外部扰动比较敏感,所以如何设计出高性能永磁同步电机驱动系统一直是研究重点。本文利用神经网络在解决非线性和不确定性控制系统方面的优势,结合PID控制器设计出一款基于神经网络的PID控制器,并且将其运用到电压空间矢量调制方法中,这样就得到了基于神经网络PID的PMSM控制算法。另外为了提高系统设计效率,专注于算法调试,论文中使用基于模型的设计方法作为系统软件设计方法。仿真分析和硬件平台实验结果都证明了所提出方法的有效性。主要内容概括如下:1.对神经网络PID控制器的原理和算法进行了系统的分析,并提出了改进控制性能的方法。为验证算法的可行性和可靠性,给出了测试案例,测试结果表明神经网络PID控制器完全能够实时调整神经网络连接权值,达到理想的控制效果。2.分析了空间矢量的基本原理,在此基础上,利用Simulink的Embedded Coder工具箱,搭建了PMSM神经网络PID控制系统仿真模型。通过对比神经网络PID控制和传统PID控制效果,可以看出神经网络PID控制器完全能够满足PMSM调速要求,并且具有更快的速度响应能力。3.分析了基于模型的设计基本流程,并按照此流程,先后对仿真模型的控制器部分完成模型检查,模型定点化,软件在环测试和处理器在环测试。在模型完成测试后搭建控制器代码模型,借助自动代码生成工具完成代码生成,并下载到硬件上进行测试。硬件平台测试结果表明,神经网络PID控制器完全能够满足系统自整定要求,电机转速能够跟踪给定且表现出更快的响应性能。