| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 神经网络逆控制及其研究应用现状 | 第10页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第2章 神经网络逆系统及逆控制方法 | 第12-22页 |
| 2.1 人工神经网络简介 | 第12-16页 |
| 2.1.1 人工神经元模型 | 第12-13页 |
| 2.1.2 多层前馈网络及BP学习算法 | 第13-15页 |
| 2.1.3 MATLAB神经网络工具箱简介 | 第15-16页 |
| 2.2 神经网络逆系统 | 第16-20页 |
| 2.2.1 逆系统概念与原理 | 第16-18页 |
| 2.2.2 逆系统的可逆性 | 第18-19页 |
| 2.2.3 逆系统的结构确定及学习训练 | 第19-20页 |
| 2.3 神经网络逆系统控制方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 单相光伏逆变系统分析 | 第22-29页 |
| 3.1 单相离网光伏逆变器结构与数学模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 拓扑结构介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.2 数学模型分析 | 第23-25页 |
| 3.1.3 系统可逆性分析 | 第25页 |
| 3.2 反激型微型并网逆变器结构与数学模型 | 第25-28页 |
| 3.2.1 拓扑结构介绍 | 第25-26页 |
| 3.2.2 数学模型分析 | 第26-28页 |
| 3.2.3 系统可逆性分析 | 第28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于单相光伏逆变系统逆系统控制的仿真研究 | 第29-42页 |
| 4.1 单相离网光伏逆变器神经网络逆控制仿真研究 | 第29-36页 |
| 4.1.1 神经网络逆系统模型的建立 | 第29-32页 |
| 4.1.2 神经网络逆复合控制器的构造 | 第32-33页 |
| 4.1.3 基于神经网络逆系统控制方法仿真实验 | 第33-36页 |
| 4.2 单相并网光伏逆变器神经网络逆控制仿真研究 | 第36-40页 |
| 4.2.1 神经网络逆系统模型的建立 | 第37-38页 |
| 4.2.2 并网逆变器神经网络逆复合控制器的构造 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于并网逆变器逆系统的神经网络逆控制方法仿真实验 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 单相离网逆变器逆控制方法实现 | 第42-57页 |
| 5.1 单相光伏离网逆变器设计 | 第42-50页 |
| 5.1.1 逆变器硬件设计 | 第42-49页 |
| 5.1.2 逆变器软件设计 | 第49-50页 |
| 5.2 基于FPGA的神经网络逆控制算法实现 | 第50-53页 |
| 5.2.1 FPGA概述 | 第51页 |
| 5.2.2 神经网络逆控制算法的实现 | 第51-53页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 发展与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |