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步进电机位置伺服系统的多模态控制策略研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-14页
    1.1 选题背景及研究意义第8页
    1.2 步进电机位置伺服系统第8-10页
    1.3 步进电机控制策略研究现状第10-12页
    1.4 论文研究的主要内容第12-14页
2 两相混合式步进电机的原理、特性及系统总体方案第14-33页
    2.1 混合式步进电机的结构第14-15页
    2.2 两相混合式步进电机的工作原理第15-21页
        2.2.1 两相混合式步进电机的工作状态第15-17页
        2.2.2 两相混合式步进电机的驱动方式第17-21页
    2.3 两相混合式步进电机的运行特性分析第21-23页
        2.3.1 静态转矩特性第21-22页
        2.3.2 动态转矩特性第22-23页
        2.3.3 暂态转矩特性第23页
    2.4 两相混合式步进电机的数学模型第23-25页
    2.5 两相混合式步进电机系统总体方案第25-32页
        2.5.1 常用坐标系及其变换原理第25-26页
        2.5.2 两相混合式步进电机电流控制原理第26-27页
        2.5.3 两相电压SVPWM技术第27-30页
        2.5.4 两相混合式步进电机系统总体方案的实现第30-32页
    2.6 本章小结第32-33页
3 两相混合式步进电机伺服系统硬件设计第33-41页
    3.1 步进电机伺服系统性能指标第33页
    3.2 硬件设计第33-40页
        3.2.1 DSP最小系统第33-34页
        3.2.2 电源电路第34-36页
        3.2.3 MAX232通信电路第36页
        3.2.4 功率驱动电路第36-38页
        3.2.5 电流采样/调理电路第38页
        3.2.6 过压/过流保护电路第38-39页
        3.2.7 其他硬件模块介绍第39-40页
    3.3 本章小结第40-41页
4 基于GA-RBF的两相混合式步进电机系统辨识第41-60页
    4.1 系统辨识概述第41-42页
        4.1.1 系统辨识的特点第41页
        4.1.2 系统辨识的步骤第41-42页
    4.2 RBF神经网络第42-47页
        4.2.1 神经网络基础第42-45页
        4.2.2 RBF神经网络基本知识第45-46页
        4.2.3 RBF神经网络的学习算法第46-47页
    4.3 遗传算法第47-49页
        4.3.1 遗传算法的基本思想第47-48页
        4.3.2 遗传算法的优点第48页
        4.3.3 遗传算法的实现流程第48-49页
    4.4 GA-RBF系统辨识第49-59页
        4.4.1 GA-RBF系统辨识方案第49-54页
        4.4.2 辨识数据的获取与预处理第54-57页
        4.4.3 GA-RBF系统辨识实验与结果第57-59页
    4.5 本章小结第59-60页
5 两相混合式步进电机的多模态控制策略第60-81页
    5.1 模糊控制系统设计第60-66页
        5.1.1 模糊控制理论的基本思想第60-64页
        5.1.2 模糊控制器设计第64-66页
    5.2 模糊PID控制系统设计第66-73页
        5.2.1 模糊PID控制理论的基本思想第66-69页
        5.2.2 模糊PID控制器设计第69-73页
    5.3 多模态控制系统设计第73-76页
        5.3.1 多模态控制方式的原理第73-74页
        5.3.2 多模态切换方式及控制器设计第74-76页
    5.4 仿真结果与分析第76-80页
        5.4.1 阶跃信号的仿真结果与分析第76-78页
        5.4.2 正弦信号的仿真结果与分析第78-80页
    5.5 本章小结第80-81页
6 论文总结与展望第81-82页
    6.1 论文主要工作和成果第81页
    6.2 论文创新点第81页
    6.3 后续工作展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页
附录第86页

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