| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 本课题研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 本课题的发展和研究概况 | 第17-22页 |
| 1.2.1 带式输送机的发展现状及趋势 | 第17-18页 |
| 1.2.2 带式输送机多机协调功率平衡研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.3 多机驱动带式输送机节能降耗研究概况 | 第20-22页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 带式输送机的驱动建模以及功率平衡问题的研究 | 第24-42页 |
| 2.1 带式输送机系统的结构、分类及特点 | 第24-27页 |
| 2.1.1 带式输送机的基本结构 | 第24-25页 |
| 2.1.2 带式输送机的分类 | 第25-26页 |
| 2.1.3 带式输送机的主要特点 | 第26-27页 |
| 2.2 带式输送机系统的驱动装置 | 第27-28页 |
| 2.3 三相异步电动机的矢量控制模型 | 第28-37页 |
| 2.3.1 空间矢量坐标变换 | 第29-32页 |
| 2.3.2 异步电动机动态数学模型 | 第32-34页 |
| 2.3.4 矢量控制的原理及方法 | 第34-37页 |
| 2.4 功率不平衡原因及影响 | 第37-39页 |
| 2.5 多电机功率平衡控制结构以及策略 | 第39-42页 |
| 第三章 神经网络PID控制器的基本原理 | 第42-56页 |
| 3.1 PID控制策略 | 第42-45页 |
| 3.1.1 PID控制原理 | 第42-43页 |
| 3.1.2 数字PID控制 | 第43-44页 |
| 3.1.3 PID控制器参数的整定 | 第44-45页 |
| 3.2 人工神经网络控制 | 第45-51页 |
| 3.2.1 人工神经网络的特点 | 第45-47页 |
| 3.2.2 人工神经网络的结构和学习方法 | 第47-49页 |
| 3.2.3 BP神经网络算法 | 第49-51页 |
| 3.3 神经网络PID控制 | 第51-56页 |
| 3.3.1 神经网与PID的结合 | 第51-53页 |
| 3.3.2 动态神经网络PID控制算法及编程 | 第53-56页 |
| 第四章 多机驱动功率平衡控制系统的建模和仿真 | 第56-70页 |
| 4.1 动态神经网络PID控制器性能验证 | 第56-60页 |
| 4.1.1 神经PID跟踪一阶惯性环节 | 第56-58页 |
| 4.1.2 神经PID跟踪时变系统 | 第58-59页 |
| 4.1.3 神经PID跟踪二阶系统 | 第59-60页 |
| 4.1.4 验证结论 | 第60页 |
| 4.2 单个异步电机矢量控制仿真模型 | 第60-62页 |
| 4.3 多电机功率平衡控制系统的建模及仿真 | 第62-70页 |
| 4.3.1 刚性连接下双电机功率平衡的仿真验证 | 第62-65页 |
| 4.3.2 柔性连接下双电机功率平衡的仿真验证 | 第65-70页 |
| 第五章 基于多机功率平衡的带式输送机系统节能研究 | 第70-80页 |
| 5.1 带式输送机节能增效的技术与方法 | 第70-72页 |
| 5.2 带式输送机变频调速节能策略的研究 | 第72-80页 |
| 5.2.1 带式输送机系统的能耗分析 | 第72-74页 |
| 5.2.2 带式输送机系统变频调速节能分析 | 第74-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第85页 |