摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-23页 |
1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
1.2 交流调速系统国内外研究现状 | 第11-21页 |
1.2.1 交流调速系统鲁棒控制方法的研究现状 | 第11-14页 |
1.2.2 交流调速系统无速度传感器技术的研究现状 | 第14-18页 |
1.2.3 智能算法在鲁棒控制中的应用 | 第18-20页 |
1.2.4 本文相关控制策略的研究现状 | 第20-21页 |
1.3 本文的主要研究内容 | 第21-23页 |
2 基于二自由度内模控制的感应电机控制方法研究 | 第23-36页 |
2.1 感应电机数学模型 | 第23-25页 |
2.1.1 dq坐标系下的电压方程 | 第23页 |
2.1.2 dq坐标系下的磁链方程 | 第23-24页 |
2.1.3 dq坐标系下的转矩方程和运动方程 | 第24-25页 |
2.2 基于二自由度内模控制的感应电机控制方法 | 第25-29页 |
2.2.1 内模控制原理及特点 | 第25-27页 |
2.2.2 二自由度内模控制原理 | 第27-29页 |
2.2.3 基于二自由度内模控制的感应电机控制方法研究 | 第29页 |
2.3 内模控制器的设计 | 第29-33页 |
2.3.1 内模控制器的设计 | 第29-31页 |
2.3.2 二自由度内模控制器的设计 | 第31-32页 |
2.3.3 模型失配时的系统稳定性分析 | 第32-33页 |
2.4 二自由度内模控制器的仿真分析 | 第33-35页 |
2.5 小结 | 第35-36页 |
3 基于智能算法的感应电机二自由度内模控制参数寻优 | 第36-56页 |
3.1 基于免疫算法的感应电机二自由度内模控制方法 | 第36-48页 |
3.1.1 免疫应答系统 | 第36-37页 |
3.1.2 免疫算法的原理 | 第37-38页 |
3.1.3 免疫算法的收敛性 | 第38-39页 |
3.1.4 基于免疫算法的二自由度内模控制研究 | 第39-41页 |
3.1.5 免疫算法的仿真及实验验证 | 第41-48页 |
3.2 协同免疫和自适应控制算法在二自由度内模控制中的研究 | 第48-55页 |
3.2.1 协同免疫和自适应控制的算法结构 | 第49页 |
3.2.2 固有免疫算法的设计 | 第49-51页 |
3.2.3 自适应免疫算法的设计 | 第51页 |
3.2.4 协同免疫和自适应控制算法的仿真分析 | 第51-55页 |
3.3 两种参数优化方法的联系 | 第55页 |
3.4 小结 | 第55-56页 |
4 基于鲁棒H_∞观测器的永磁同步电机转速估计方法研究 | 第56-73页 |
4.1 永磁同步电机的数学模型 | 第56-59页 |
4.1.1 永磁同步电机基本方程 | 第56-58页 |
4.1.2 PMSM非线性数学模型的建立 | 第58-59页 |
4.2 基于H_∞鲁棒观测器的PMSM转速估计方法 | 第59-64页 |
4.2.1 H_∞鲁棒控制结构 | 第59页 |
4.2.2 H_∞控制理论的相关知识 | 第59-62页 |
4.2.3 基于H_∞鲁棒观测器的永磁同步电机控制系统的研究 | 第62-64页 |
4.3 仿真和实验研究 | 第64-71页 |
4.3.1 鲁棒H_∞观测器的仿真分析 | 第66-70页 |
4.3.2 鲁棒H_∞观测器的实验验证 | 第70-71页 |
4.4 小结 | 第71-73页 |
5 基于粒子群优化算法的永磁同步电机H_∞转速观测器 | 第73-84页 |
5.1 粒子群优化算法 | 第73-79页 |
5.1.1 粒子群优化算法的基本思想 | 第73-74页 |
5.1.2 粒子群算法对问题的优化求解 | 第74-75页 |
5.1.3 粒子群状态空间的马尔科夫链 | 第75-76页 |
5.1.4 基于马尔科夫链粒子群算法收敛性分析 | 第76-78页 |
5.1.5 基于粒子群算法的永磁同步电机H_∞转速观测器研究 | 第78-79页 |
5.2 仿真和实验研究 | 第79-83页 |
5.2.1 基于PSO的鲁棒H_∞观测器仿真分析 | 第79-81页 |
5.2.2 基于PSO的鲁棒H_∞观测器实验验证 | 第81-83页 |
5.3 小结 | 第83-84页 |
6 结论与展望 | 第84-87页 |
6.1 结论 | 第84-85页 |
6.2 展望 | 第85-87页 |
致谢 | 第87-88页 |
参考文献 | 第88-95页 |
攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第95页 |