无刷直流电机(BLDCM)具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等特点,已经取代了船舶电力推进调速系统中的直流电机。为了提高船舶电力推进电机抗扰动性能,本文以无刷直流电机为研究对象,主要研究无刷直流电机速度控制问题,并且将人工智能控制方法与传统控制策略相结合,把模糊神经网络控制算法应用于无刷直流电机控制系统中。在分析无刷直流电机数学模型的基础上,在MATLAB/Simulink仿真环境中建立控制系统的仿真模型。论文基于模糊自整定PID控制器,设计了自适应神经模糊(ANFIS)PID控制器,着重介绍了模糊神经网络的结构和模糊神经网络控制技术,该控制策略以二维模糊神经网络控制器为核心,集合了模糊控制和神经网络的特点,具有很强的模糊推理和自学习能力。仿真结果表明,采用模糊神经网络算法能取得令人满意的动、静态性能,具有很强的鲁棒性和自适应性。本文以NI公司的LabVIEW为软件平台,搭建了无刷直流电机智能控制系统。在MATLAB中使用FIS编辑器与Simulink相结合的方法构造模糊推理结构,并通过MATLAB Script Node实现LabVIEW与MATLAB的混合编程,设计出具有模糊自整定PID参数和自适应神经模糊PID参数的控制器,将此控制器用于实控系统。应用数据采集卡(DAQ)进行速度信号的采集与控制信号的输出,从而构成闭环控制。硬件部分采用了专用集成芯片完成主电路的设计。