目录一、 核心原理：用 AI 替代物理传感器1. 无传感器 FOC 的痛点2. 神经网络作为“虚拟传感器”3. 典型网络架构二、 Simulink 建模与训练步骤（手把手 5 步法）Step 1：搭建带物理传感器的基准 FOC 模型（生成数据）Step 2：设计全工况扫描（Sweep Operation）Step 3：训练神经网络（MATLAB 侧）Step 4：将 NN 导入 Simulink 并替换传感器（核心）Step 5：仿真求解器与硬件部署配置三、 仿真场景设置与结果解读四、 避坑指南与工程级优化建议五、 总结这是一份基于 Simulink 的基于神经网络（NN）的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制仿真实战教程。在传统的 FOC（磁场定向控制）中，旋转变压器或光电编码器是获取转子位置的“必需品”。然而，物理传感器不仅增加了系统成本和体积，在高温、高湿或强震动等恶劣工况下还极易失效。利用深度学习技术，将神经网络作为**“虚拟位置传感器”，通过电机定子电压和电流实时推断转子位置，已成为当前电机控制领域的前沿趋势。本教程将带你从零构建包含数据采集、神经网络训练、Simulink 模型导出及 FOC 闭环验证**的端到端仿真系统。一、 核心原理：用 AI 替代物理传感器
