1. 本选题研究的目的及意义

永磁同步电机（pmsm）凭借其高效率、高功率密度、高转矩惯量比等优势，在工业自动化、电动汽车、航空航天等领域得到了广泛应用。

电机的精确速度控制是实现其高性能运行的关键，而速度检测则是速度控制的基础和前提。

因此，永磁同步电机速度检测算法的研究对于提升电机控制性能、扩展其应用范围具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

永磁同步电机速度检测技术一直是电机控制领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在永磁同步电机速度检测方面做了大量研究，特别是在改进传统算法和结合新型智能算法方面取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究永磁同步电机速度检测算法，通过对传统算法进行分析和改进，并结合新型智能算法，提高速度估计的精度和动态响应速度。

1. 主要内容

1.研究永磁同步电机的数学模型，包括坐标变换、电压方程、力矩方程等，为速度检测算法的设计提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究永磁同步电机的运行原理、数学模型以及各种速度检测算法的原理和优缺点，为后续的仿真和实验奠定理论基础。

2.仿真建模阶段:利用matlab/simulink等仿真软件建立永磁同步电机模型，并搭建速度检测算法的仿真平台。

通过仿真实验，对比分析不同速度检测算法的性能，包括估计精度、动态响应速度、鲁棒性等，并分析参数变化对算法性能的影响。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：
1.将结合模型参考自适应控制和神经网络算法，提出一种基于模型参考自适应神经网络的永磁同步电机速度检测算法，以提高速度估计的精度和鲁棒性。

2.针对传统模糊逻辑控制存在的规则难以确定和依赖专家经验的问题，将采用模糊聚类算法对电机运行数据进行分析，自动生成模糊规则，并结合神经网络的自学习能力，构建一种自适应模糊神经网络速度估计器，以提高算法的智能化水平和适应性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘欢, 张兴, 魏宏. 基于改进扩张状态观测器的永磁同步电机无传感器控制[j]. 控制理论与应用, 2022, 39(10): 1991-1998.

2. 李永东. 永磁同步电机无传感器控制技术研究[d]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2021.

3. 冯江华, 赵国鹏, 孙凯, 等. 基于模型预测控制的永磁同步电机无位置传感器矢量控制[j]. 电工技术学报, 2020, 35(17): 3663-3671.