| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·交流电动机调速技术的发展和现状 | 第8-9页 |
| ·直接转矩控制技术概况 | 第9-10页 |
| ·直接转矩控制技术的特点 | 第9-10页 |
| ·直接转矩控制技术的研究现状 | 第10页 |
| ·无速度传感器直接转矩控制技术概况 | 第10-13页 |
| ·无速度传感技术的产生及现状 | 第10-13页 |
| ·无速度传感技术的发展趋势 | 第13页 |
| ·论文的内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 异步电动机直接转矩控制原理 | 第14-30页 |
| ·异步电动机的坐标系及其变换分析 | 第14-16页 |
| ·异步电动机数学模型 | 第16-17页 |
| ·电压型逆变器模型及空间矢量 | 第17-20页 |
| ·直接转矩控制的基本原理 | 第20-21页 |
| ·定子磁链估计模型 | 第21-23页 |
| ·定子磁链的电压—电流模型（ u-i模型） | 第21-22页 |
| ·定子磁链的电流—转速模型（ i-n模型） | 第22页 |
| ·定子磁链的电压—转速模型（ u-n模型） | 第22-23页 |
| ·电压空间矢量的正确选择 | 第23-29页 |
| ·电压空间矢量对定子磁链的影响 | 第23-24页 |
| ·电压空间矢量对电机转矩的影响 | 第24-25页 |
| ·电压空间矢量的正确选择 | 第25-27页 |
| ·磁链调节 | 第27-28页 |
| ·电磁转矩的调节 | 第28页 |
| ·磁链运行区间判断 | 第28页 |
| ·开关矢量表的确定 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 BP 神经网络的速度观测器 | 第30-47页 |
| ·神经网络的产生和现状 | 第30-32页 |
| ·神经网络的基本概况 | 第30页 |
| ·神经网络的分类 | 第30-32页 |
| ·神经网络的特征 | 第32页 |
| ·单神经元模型 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络的学习算法 | 第33-34页 |
| ·Hebbe 学习规则 | 第34页 |
| ·δ学习规则 | 第34页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络的前向传播 | 第35页 |
| ·BP 神经网络的反向权值调整 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络的学习算法的改进 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络速度观测器的设计 | 第37-41页 |
| ·实验样本数据的采集 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络速度观测器的结构设计 | 第39-41页 |
| ·BP 神经网络速度观测器的训练与测试 | 第41-46页 |
| ·BP 神经网络速度观测器的训练与测试 | 第41-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于遗传算法优化的 BP 神经网络速度观测器 | 第47-55页 |
| ·遗传算法的特点 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的具体操作步骤 | 第48-49页 |
| ·遗传算法优化的 BP 神经网络速度观测器的设计 | 第49-52页 |
| ·基于遗传算法优化的 BP 神经网络观测器的训练与测试 | 第52-54页 |
| ·遗传算法优化的 BP 神经网络速度观测器的训练 | 第52-53页 |
| ·遗传算法优化的 BP 神经网络速度观测器的测试 | 第53-54页 |
| ·仿真结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 神经网络速度传感器直接转矩控制系统的仿真 | 第55-67页 |
| ·MATLAB/SIMULINK 简介 | 第55-56页 |
| ·系统仿真模型的构建 | 第56-61页 |
| ·异步电机模块 | 第56页 |
| ·3/2 变换模块 | 第56-57页 |
| ·定子磁链观测模块 | 第57页 |
| ·磁链扇区计算模块 | 第57-58页 |
| ·转矩计算模块 | 第58-59页 |
| ·定子磁链和电磁转矩控制模块 | 第59-60页 |
| ·开关表模块 | 第60页 |
| ·转速观测器模块 | 第60-61页 |
| ·系统总体仿真模型 | 第61-62页 |
| ·系统仿真结果分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论和展望 | 第67-68页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第72-73页 |
| 附录 部分实验数据训练样本 | 第73-83页 |