1. 本选题研究的目的及意义
永磁同步电机（PMSM）因其高效率、高功率密度和优良的动态响应特性，已广泛应用于电动汽车、机器人、航空航天等领域。
转动惯量作为PMSM的一个重要参数，其精确辨识对于提高系统控制性能至关重要。
本选题旨在研究PMSM转动惯量辨识方法，分析不同方法的优缺点，并开发出一种精度高、鲁棒性强的辨识策略。
2. 本选题国内外研究状况综述
永磁同步电机转动惯量辨识是电机控制领域的一个重要研究方向，近年来取得了丰富的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在PMSM转动惯量辨识方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对永磁同步电机转动惯量辨识问题，开展以下几方面研究：1.深入研究永磁同步电机的数学模型，建立dq坐标系下的PMSM数学模型，分析转动惯量在其中的作用机制，为后续的辨识方法研究奠定基础。
2.研究传统的PMSM转动惯量辨识方法，包括基于空载启动、负载突变以及信号注入的辨识方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解永磁同步电机转动惯量辨识的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来的发展趋势，为本研究提供理论基础和方向指导。
2.理论分析阶段：深入研究永磁同步电机的运行原理和数学模型，分析转动惯量对系统动态特性的影响，并在此基础上，研究传统的转动惯量辨识方法，推导其数学表达式，分析其优缺点和适用范围。
3.仿真验证阶段：搭建基于MATLAB/Simulink的仿真平台，对各种转动惯量辨识方法进行仿真验证，包括传统的基于空载启动、负载突变以及信号注入的辨识方法，以及重点研究的基于信号注入和模型参考自适应的辨识方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出改进的信号注入策略：针对传统信号注入方法存在的不足，本研究将探索新的信号注入策略，例如，设计新型的注入信号、优化信号注入参数等，以提高辨识精度和鲁棒性。
2.设计新型的自适应律：针对模型参考自适应方法，本研究将设计新型的自适应律，例如，引入模糊逻辑、神经网络等智能算法，以提高参数收敛速度和辨识精度。
3.结合信号注入和模型参考自适应方法：本研究将探索结合信号注入和模型参考自适应方法的可能性，以充分发挥两种方法的优势，开发出性能更优的转动惯量辨识方法。
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 涛,王 伟,邓 佳,等.永磁同步电机转动惯量在线辨识方法综述[J].电机与控制学报,2021,25(09):1-14.
[2] 赵 旭,李永东,郭庆鼎,等.基于模型参考自适应法的永磁同步电机转动惯量在线辨识[J].中国电机工程学报,2020,40(01):272-281 353.
[3] 魏 康,李永东,郭庆鼎,等.基于改进型广义积分观测器的永磁同步电机转动惯量辨识[J].中国电机工程学报,2019,39(03):747-756.
