随着汽车工业的发展,在便利人们出行的同时,也带来了严重的环境污染问题。因此,采用电力为动力的电动汽车以其清洁、环保等特点受到了汽车行业的关注。电动汽车以电机驱动运行,而永磁同步电机因具有效率高、功率密度大等优点在电动汽车上得到了广泛应用,其中电机调速系统作为电动汽车控制系统的核心,已经成为国内外研究的热点之一。为了提高电动汽车永磁同步电机的调速性能,通常将矢量控制应用于电机调速系统中。本文将基于矢量控制的永磁同步电机调速系统作为研究对象,在对永磁同步电机PID控制调速系统进行仿真的基础上,分析了传统PID速度控制器在应用于电机调速时,因存在PID参数固定而无法同时满足超调量小、抗扰动能力强的性能指标问题。针对这些问题,本文在查阅大量国内外文献的基础上,首先引入BP神经网络来调节PID参数,并对BP神经网络整定PID参数的过程做了具体分析,可知BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷;然后采用全局搜索能力强的自适应遗传算法对其网络权值进行优化,并对自适应遗传算法优化BP神经网络的过程进行研究,将自适应遗传算法优化的BP神经网络PID控制应用于电机调速系统的速度控制器;最后通过MATLAB/Simulink软件分别对永磁同步电机调速系统在PID控制、BP神经网络PID控制和自适应遗传算法优化的BP神经网络PID控制方法下进行仿真验证,仿真结果表明,自适应遗传算法优化的BP神经网络PID控制应用于电机调速系统时,系统响应速度加快,抗干扰能力和跟踪性能均有所改善,可以满足电动汽车对电机高性能的需求。基于前面的理论分析与研究,选用TMS320F28335作为主控芯片,设计了永磁同步电机调速系统的硬件和软件。并搭建实验平台进行调速实验,结果表明本文所设计的控制方案具有一定的优越性。