1. 研究目的与意义
直流无刷电机（BLDCM）采用电子换向取代机械换向，这使得不仅具有直流电动机启动力矩大、调速范围宽等优点，还具备维护方便、运行可靠等优点。除此之外，直流无刷电机与其他电机相比具有非常好的转矩特性以及体积优势，在伺服控制系统中得到广泛的应用[1]。随着电气自动化技术的发展，航空航天、智能机器人、自动化设备、交通运输和民用工程等各个领域中对直流无刷电机的控制精度和控制性能要求也越来越高[2]。传统的控制方法具有自适应性和鲁棒性差且对模型的精确性要求高等缺点。因此，研究先进的控制策略，提高机电系统的动、静态性能是一个非常具有意义的课题。
无刷直流电机调速系统具有时变、非线性、强耦合等特征。传统控制策略虽然算法简单、快速性好、控制精度高，但在噪声、负载扰动等因素的影响下，过程参数甚至模型结构均会随时间和工作环境的变化而变化[3]。为了使无刷直流电机调速系统在参数发生变化的情况下获得精确的速度控制，本课题将针对无刷直流电机模型设计一种模糊自适应控制方案，用模糊逻辑系统对被控对象进行建模，通过简单的数学转换将系统转变为状态反馈系统的形式，最后通过模糊自适应控制方法，设计出对应的状态反馈控制器，用李亚普诺夫函数稳定性理论证明闭环系统信号的收敛性和稳定性。并对以上提出的方法进行仿真验证，证明所提出的控制方法的有效性。
直流无刷电机是伺服控制系统的核心部件，因为其不仅仅有交流电动机的优点，还具备了直流电机高效率、体积小、重量轻优良的启动和转速控制性能，使得对直流无刷控制系统的研究异常活跃[4]。
2. 研究内容与预期目标
本课题主要基于模糊自适应控制策略，利用李亚普诺夫函数理论[13-15]，研究了直流电机系统的状态反馈控制器设计和稳定性分析问题。主要研究内容以及预期目标概述如下：
(1)简要概述了本文的选题背景和意义，模糊自适应控制理论概述和直流电机系统控制理论发展现状；
(2)熟悉并且掌握直流电机的工作原理，根据直流电机的工作原理，建立直流电机系统的数学模型，得到直流电机的运动学方程、传递函数以及状态空间表达式；
(3)学习并熟悉一些非线性控制方法，主要研究自适应控制、模糊控制、以及自适应模糊控制策略的控制原理，将自适应模糊控制策略应用到直流电机系统的控制中，得到基于状态反馈的自适应模糊控制的直流电机的闭环控制系统；
3. 研究方法与步骤
本课题主要针对直流电机系统，设计自适应模糊控制策略，并且根据李雅普诺夫稳定理论对闭环系统进行稳定性分析，最后通过MATLAB编程进行仿真，验证结果的有效性。主要运用的研究方法以及研究步骤如下所示：
首先，查阅相关资料，了解和熟悉直流电机的发展过程与研究现状；同时通过查阅资料以及与老师、同学的相互讨论所熟悉并且掌握自适应控制策略、模糊控制理论以及自适应模糊控制策略，明白这些控制策略的控制原理；学习和了解MATLAB编程思想，学会利用MATLAB编程软件进行编程，为本课题的仿真验证做好准备；
其次，通过查阅相应的参考文献，或者向老师请教，研究直流电机的基本结构与工作原理，学会建立直流电机的动力学模型、传递函数以及状态空间表达式，便于对该系统进行控制器设计；
然后，通过查阅大量文献，对自适应控制、模糊控制以及自适应模糊控制策略进行深入的研究，能够完全熟悉和掌握这些控制策略；
4. 参考文献
[1] Yao， J.， Jiao， Z， ＆Ma， D (2014). Adaptive robust control of DC motors with extended state observer. IEEE Transactions on Industrial Electronics 61(7): 3630-3637.
[2] Bai， R (2015). Neural network control-based adaptive design for a class of DC motor systems with the full state constraints. Neurocomputing， 168: 65-69.
[3] Ma，L，＆Li，D (2018). Adaptive neural networks control using barrier Lyapunov functions for dc motor system with time-varying state constraints. Complexity， 2018.
5. 工作计划
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| 起止时间 | 各阶段内容 |
| 1 | 2022.2.25—2022.3.17（3周） | 查阅论文资料，完成外文翻译及开题报告； |
| 2 | 2022.3.18—2022.4.7（3周） | 直流电机系统分析与建模； |
| 3 | 2022.4.8—2022.5.5（4周） | 直流电机系统设计与仿真； |
| 4 | 2022.5.6—2022.5.26（3周） | 系统调试，论文撰写； |
| 5 | 2022.5.27—2022.6.9（2周） | 论文查重修改并定稿论文，准备答辩相关材料； |
| 6 | 2022.6.10-2022.6.16（1周） | 完成毕业答辩及整理后期材料 |
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