基于BP神经网络和模糊控制的PMSM直接转矩控制（DTC）研究是针对永磁同步电机（PMSM）控制策略的一种创新性探索。该研究结合了BP神经网络的非线性映射能力和模糊控制的鲁棒性，旨在解决传统DTC系统中存在的转矩脉动大、动态响应慢等问题。通过神经网络的自学习特性优化模糊控制器的参数，提升系统在复杂工况下的控制精度和稳定性。研究内容包括系统建模、控制算法设计、仿真验证和实验分析，为高性能PMSM驱动系统提供了新的理论依据和技术方案。