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基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统研

究的任务书

任务书

1.背景

直流无刷电动机是一种高效、稳定的驱动器件，在电动车、家电、机器

人等领域得到广泛应用。然而，传统PID控制方法存在调节灵敏度低、

鲁棒性差、饱和现象等问题，因此需要采用更先进的控制方法。

神经网络是一种类似人脑神经系统的计算模型，可处理模糊、非线性、

时变等问题。基于神经网络的控制器已被广泛应用于直流无刷电动机的

控制中。

本研究旨在设计并验证基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制系统，

提高其控制精度和鲁棒性，并应用于实际场景。

2.研究内容

（1）梳理相关文献，了解直流无刷电动机的工作原理、控制策略和神经

网络控制器的设计原理。

（2）设计神经网络控制器：根据神经网络的特点，选择适合的网络结构、

激活函数、学习算法等。利用MATLAB或Python等平台进行模拟实验，

优化控制器的参数。

（3）构建直流无刷电动机控制系统：设计硬件电路，包括电源、电机驱

动器等。利用STM32单片机等控制器，实现基于神经网络的电机控制算

法。

（4）实验验证：通过实验对比传统PID控制和基于神经网络的控制，验

证神经网络控制器的优越性和可行性。同时进行控制精度、响应速度

性能测试。

3.研究进度和成果

第一学期：梳理文献，熟悉直流无刷电动机控制和神经网络控制器的知

识；设计基础神经网络控制器并进行仿真。

第二学期：进一步优化神经网络控制器，完善硬件电路设计，实现控制

器与直流无刷电动机的连接和控制；进行实验测试并分析结果。

第三学期：总结实验结果，撰写论文，准备答辩。

预期成果：基于神经网络的直流无刷电动机控制器、直流无刷电动机控

制系统实物、论文、答辩PPT等。

4.难点和解决方案

（1）神经网络控制器的设计：选择适合的网络结构和参数优化方法，同

时避免过拟合等问题。

解决方案：综合多种网络结构和参数优化方法，利用模拟实验进行验证。

（2）硬件电路设计：设计合理的电源和电机驱动器，保证电机的稳定运

行。

解决方案：结合现有设计经验和相关文献，进行仿真和实验测试进行优

化。

（3）实验验证的可比性：确保实验条件和参数设定的可比性，从而保证

实验结果的可靠性。

解决方案：规范实验流程，进行数据标准化处理，避免误差来源。

5.参考文献

[1]黄昭东，管晓静，王恩荣，.基于神经网络的无刷直流电机控制系

统[J].电气传动,2019,49(10).

[2]陈玉春.基于神经网络的直流电机控制研究[D].北京邮电大学硕士学

位论文,2017.

[3]赵凤晶，杨志峰.基于神经网络控制的无刷直流电机调速系统设计[J].

华北科技学院学报,2019,16(3).