黄英华，岳生伟

（安徽建筑大学城市建设学院，安徽合肥 238076）

在工业生产实践中，永磁同步电机交流伺服系统起着重要作用，在各个领域的应用日趋广泛。随着自动化技术的迅速发展，永磁同步电机的性能和控制策略有较高的提升，同时工业界对永磁同步电机控制系统也有着越来越高的要求[1-3]。我国对永磁同步电机交流控制技术研究较晚，直至20 世纪70 年代才开始着力于该方面的研究。到80 年代，已取得了较大的研究进展，在控制策略与电机制造方面有了突破性成果[4-5]。但由于技术原因，国外对永磁同步电机控制系统的核心技术限制转让，国产化道路依然艰难。永磁同步电机控制系统的核心为控制策略的研究，传统PID 控制一直深受研发人员的青睐，是工业界较为成熟的控制手段[6-8]。而采用滑膜控制可以使永磁同步电机控制系统的鲁棒性更强，但仍存在缺陷。有学者提出改进的滑膜控制，将小波神经网络植入滑膜控制理论，提高控制系统的响应能力[9-11]。但该方法存在可能产生扰动现象无法恢复的缺陷，给工程应用带来不利影响。随着人工智能技术的不断发展，神经网络、深度学习等控制策略逐渐成为国内外学者的研究热点[12]。

文中以永磁同步电机控制系统为研究对象，重点研究永磁同步电机的结构和工作原理，分析不同的矢量控制方法。基于STM32 控制器对永磁同步电机控制系统完成硬件设计与软件设计，介绍了硬件系统的整体结构和软件程序设计，最终在实验平台上验证了该控制系统的可行性。……