開關(guān)磁阻電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與無位置傳感器控制的開題報(bào)告

開關(guān)磁阻電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與無位置傳感器控制的開題報(bào)告1.研究背景開關(guān)磁阻電機(jī)（SRM）是一種具有高效和成本優(yōu)勢的電機(jī)，已被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)和交通設(shè)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(jìn)的控制算法來提高其控制性能和實(shí)現(xiàn)高精度控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的控制算法，可以用于建模和控制復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。因此，SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和無位置傳感器控制是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。2.研究目的本文旨在研究SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(biāo)包括：（1）構(gòu)建SRM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于預(yù)測電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和角速度。（2）設(shè)計(jì)開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實(shí)現(xiàn)SRM的無位置傳感器控制。（3）在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)證所提出的控制方法的有效性和可行性。3.研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容包括：（1）SRM的工作原理和特點(diǎn)的介紹。（2）SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，包括多層感知器（MLP）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SRM無位置傳感器控制策略，包括位置估計(jì)和控制器設(shè)計(jì)等。（4）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析。本文的研究方法包括：（1）理論分析和建模：通過對(duì)SRM的工作原理和電磁特性的分析，建立SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)位置和角速度的預(yù)測和估計(jì)。（2）控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)SRM的開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實(shí)現(xiàn)無位置傳感器控制目標(biāo)。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析：在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行SRM的無位置傳感器控制實(shí)驗(yàn)，并評(píng)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(shí)現(xiàn)無位置傳感器控制目標(biāo)。（2）拓展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電機(jī)控制領(lǐng)域的應(yīng)用，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和支持。（3）為SRM的應(yīng)用提供技術(shù)支持，促進(jìn)其在工業(yè)和交通設(shè)備中的應(yīng)用。5.預(yù)期結(jié)果本文預(yù)期的結(jié)果包括：（1）建立SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)位置和角速度的預(yù)測和估計(jì)。（2）設(shè)計(jì)開環(huán)和閉環(huán)控制策略，實(shí)現(xiàn)SRM的無位置傳感器控制。（3）在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)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(xiàn)[1]許根仁,蔡欽,王仰鈜,等.無位置傳感器磁力同步電機(jī)控制技術(shù)研究[J].電機(jī)與控制應(yīng)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