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基于神经网络的开关磁阻电机建模及无位置传感器控制

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-25页
    1.1 课题的研究背景和意义第9-10页
    1.2 开关磁阻电机的发展概况及研究方向第10-13页
        1.2.1 开关磁阻电机的发展概况第10-12页
        1.2.2 开关磁阻电机的研究方向第12-13页
    1.3 开关磁阻电机建模方法第13-17页
    1.4 开关磁阻电机的无位置传感器控制第17-21页
        1.4.1 启动和低速运行时的无位置传感器控制第17-18页
        1.4.2 中、高速运行的无位置传感器控制第18-21页
    1.5 基于神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制研究现状第21-22页
    1.6 论文结构安排第22-25页
2 开关磁阻电机基本原理及有限元分析第25-37页
    2.1 开关磁阻电机基本结构及工作原理第25-28页
        2.1.1 基本结构第25-26页
        2.1.2 工作原理第26页
        2.1.3 基本方程第26-28页
    2.2 开关磁阻电机有限元分析第28-35页
        2.2.1 开关磁阻电机几何模型的建立第29页
        2.2.2 开关磁阻电机材料赋予及单元剖分第29-31页
        2.2.3 边界条件和激励源的设定第31页
        2.2.4 有限元后处理分析第31-34页
        2.2.5 计算磁链及转矩第34-35页
    2.3 本章小结第35-37页
3 基于神经网络的开关磁阻电机建模第37-57页
    3.1 BP 神经网络第37-41页
        3.1.1 激活函数第37-39页
        3.1.2 网络结构第39页
        3.1.3 学习算法及改进第39-41页
    3.2 开关磁阻电机 BP 神经网络模型第41-48页
        3.2.1 基于 BP 神经网络的转子位置估计模型第42-45页
        3.2.2 基于 BP 神经网络的电流模型第45-46页
        3.2.3 基于 BP 神经网络的转矩模型第46-48页
    3.3 Matlab/Simulink 中的开关磁阻电机仿真系统第48-52页
        3.3.1 实验数据获取第49-50页
        3.3.2 BP 神经网络训练第50-52页
    3.4 开关磁阻电机系统仿真实验第52-56页
        3.4.1 基于 BP 神经网络的开关磁阻电机系统模型第52-53页
        3.4.2 模型实验及结果分析第53-56页
    3.5 本章小结第56-57页
4 基于神经网络的开关磁阻电机无位置传感器自适应 PID 控制第57-69页
    4.1 神经网络在控制系统中的应用第57-59页
    4.2 基于 BP 神经网络的开关磁阻电机无位置传感器自适应 PID 控制系统设计第59-63页
        4.2.1 控制系统整体结构第59-60页
        4.2.2 神经网络自适应 PID 控制器第60-63页
    4.3 控制实验设计及结果分析第63-67页
    4.4 本章小结第67-69页
5 基于 DSP 的开关磁阻电机控制系统第69-83页
    5.1 基于 DSP 开关磁阻电机控制系统结构第69页
    5.2 控制系统硬件系统设计第69-77页
        5.2.1 复位电路和时钟振荡电路第69-70页
        5.2.2 供电电路设计第70-72页
        5.2.3 SCI 串口通信和 JTAG 接口电路设计第72-73页
        5.2.4 PWM 信号光耦隔离与驱动电路第73-74页
        5.2.5 功率变换器第74-75页
        5.2.6 位置检测第75-76页
        5.2.7 电压电流检测第76-77页
    5.3 软件设计第77-78页
    5.4 实验结果分析第78-81页
    5.5 本章小结第81-83页
6 结论与展望第83-85页
    6.1 结论第83页
    6.2 展望第83-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-91页
附录第91页
    A. 作者在攻读学位期间参与的项目第91页
    B. 获奖情况第91页
    C. 附件第91页

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