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永磁伺服系统智能PID控制方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·永磁伺服系统发展概况第11-13页
   ·智能控制及其在交流伺服系统中的应用第13-16页
   ·研究意义和内容第16-19页
第二章 PMSM 矢量控制系统第19-29页
   ·PMSM 矢量控制第19-23页
     ·矢量控制概述第19-20页
     ·矢量控制基本原理第20-22页
     ·PMSM 控制系统结构第22-23页
   ·PID 控制器第23-28页
     ·PID 控制器介绍第23-26页
     ·PID 控制器基本原理第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 BP 神经网络PID 控制器第29-39页
   ·神经网络基础第29-33页
     ·神经网络数学模型第29-32页
     ·神经网络基本结构第32-33页
   ·BP 神经网络第33-36页
     ·BP 神经网络结构及其学习算法第33-35页
     ·BP 学习算法的改进第35-36页
   ·BP 神经网络PID 控制器第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第四章 PIDNN 控制系统第39-50页
   ·PIDNN 网络特点和结构第39-41页
     ·PIDNN 网络特点第39-40页
     ·PIDNN 网络结构第40-41页
   ·PIDNN 控制系统及其算法第41-48页
     ·PIDNN 控制系统的结构第41-42页
     ·PIDNN 向前算法第42-45页
     ·PIDNN 控制器反传学习算法第45-48页
   ·PIDNN 等价系统第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 PMSM 的智能PID 控制第50-65页
   ·PMSM 的PSO-BP 神经网络PID 控制器第50-61页
     ·PSO 算法介绍第50-53页
     ·PSO 算法的改进第53-58页
     ·PSO-BP 神经网络PID 控制器第58-61页
   ·永磁同步电机的SPIDNN 控制第61-63页
   ·本章小结第63-65页
第六章 总结和展望第65-67页
   ·总结第65-66页
   ·未来工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-72页
作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目第72页

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