| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.2 交流伺服系统的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 分数阶控制理论的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要的研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 分数阶控制理论与永磁同步电机的数学模型 | 第17-31页 |
| 2.1 分数阶控制理论 | 第17-25页 |
| 2.1.1 分数阶微积分的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 分数阶微积分的性质 | 第18-19页 |
| 2.1.3 分数阶微分方程 | 第19页 |
| 2.1.4 分数阶微积分算子的近似 | 第19-23页 |
| 2.1.5 分数阶PI~λD~μ控制器 | 第23-25页 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 | 第25-29页 |
| 2.2.1 三相静止坐标系(A-B-C)下的数学模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 CLARK变换和PARK变换 | 第27-28页 |
| 2.2.3 两相旋转坐标系(d-q)下的数学模型 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于分数阶PI~λ控制的交流伺服系统建模与仿真 | 第31-47页 |
| 3.1 永磁同步电机交流伺服系统矢量控制的原理 | 第31-33页 |
| 3.2 交流伺服系统各环路的控制器设计 | 第33-35页 |
| 3.2.1 电流环控制器的设计 | 第33页 |
| 3.2.2 速度环控制器的设计 | 第33-35页 |
| 3.3 SVPWM | 第35-39页 |
| 3.4 永磁同步电机伺服系统仿真模型的建立 | 第39-46页 |
| 3.4.1 SVPWM模块 | 第39-41页 |
| 3.4.2 坐标转换模块 | 第41-42页 |
| 3.4.3 PI控制器与分数阶PI~λ控制器模块 | 第42-43页 |
| 3.4.4 电压前馈补偿模块 | 第43页 |
| 3.4.5 永磁同步电机交流伺服系统的模型与仿真 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于改进差分进化算法的分数阶PI~λ控制器在伺服系统中的研究 | 第47-61页 |
| 4.1 差分进化算法 | 第47-49页 |
| 4.1.1 差分进化算法的概述 | 第47-49页 |
| 4.1.2 差分进化算法的扩展 | 第49页 |
| 4.2 差分进化算法的改进 | 第49-54页 |
| 4.2.1 参数对算法的影响 | 第49-50页 |
| 4.2.2 参数动态调节的DE算法 | 第50-54页 |
| 4.3 基于改进DE算法的交流伺服系统分数阶PI~λ控制器的参数优化 | 第54-59页 |
| 4.3.1 改进的DE算法优化控制器参数的步骤 | 第54-56页 |
| 4.3.2 改进的DE算法优化伺服系统分数阶PI~λ控制器参数的仿真研究 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于RBF神经网络的分数阶PI~λ控制器在伺服系统中的研究 | 第61-73页 |
| 5.1 人工神经网络的概述 | 第61-63页 |
| 5.2 RBF神经网络 | 第63-65页 |
| 5.3 RBF神经网络分数阶PI~λ控制器 | 第65-68页 |
| 5.3.1 分数阶PI~λ控制器的离散 | 第65-66页 |
| 5.3.2 RBF神经网络分数阶PI~λ控制器的设计 | 第66-68页 |
| 5.4 基于RBF神经网络分数阶PI~λ控制的伺服系统仿真研究 | 第68-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
