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永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)作为一个被控对象,具有非线性、多变量、强耦合等特点,往往很难确定其精确的数学模型。传统的PID控制器没有非线性适应能力,在受到外界干扰时不会因参数的变化做出适当的调整,而人工神经网络具有很强的自学习自适应能力,配合传统PID控制能解决复杂的非线性控制问题,提高永磁同步电机的控制性能。