| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 永磁电机低次谐波抑制方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 逆变器方面 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电机本体方面 | 第11-12页 |
| 1.3 代理模型的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 谐波注入系统的设计 | 第15-32页 |
| 2.1 永磁同步电动机谐波产生的原因分析 | 第15-22页 |
| 2.1.1 永磁同步电机脉动转矩组成 | 第15页 |
| 2.1.2 逆变器非线性特性产生的谐波原因分析 | 第15-22页 |
| 2.2 矢量控制原理 | 第22-23页 |
| 2.3 永磁同步电机数学模型建立 | 第23-25页 |
| 2.4 谐波注入模型设计 | 第25-27页 |
| 2.5 谐波抑制效果分析 | 第27-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于BP神经网络代理模型的谐波抑制模型搭建 | 第32-45页 |
| 3.1 神经网络简介 | 第32-36页 |
| 3.1.1 人工神经元模型 | 第32-33页 |
| 3.1.2 人工神经网络工作方式 | 第33-34页 |
| 3.1.3 人工神经网络的学习 | 第34-36页 |
| 3.2 基于BP神经网络代理模型的谐波抑制模型基本原理 | 第36-38页 |
| 3.2.1 BP网络简介 | 第36页 |
| 3.2.2 BP网络模型结构 | 第36-37页 |
| 3.2.3 BP神经网络的算法理论基础 | 第37-38页 |
| 3.3 基于BP神经网络代理模型的谐波抑制模型建立及参数选择 | 第38-41页 |
| 3.3.1 BP神经网络代理模型的谐波抑制模型参数选择 | 第38-40页 |
| 3.3.2 BP神经网络代理模型的谐波抑制模型建立 | 第40-41页 |
| 3.4 基于BP神经网络代理模型的谐波抑制模型仿真分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1 谐波抑制效果分析 | 第41-44页 |
| 3.4.2 误差比较分析 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于径向函数网络的谐波抑制模型搭建 | 第45-55页 |
| 4.1 基于径向函数网络的谐波抑制模型原理 | 第45-49页 |
| 4.1.1 径向基函数 | 第45-46页 |
| 4.1.2 径向基函数网络的简介 | 第46页 |
| 4.1.3 径向基函数网络网络模型 | 第46-48页 |
| 4.1.4 径向基函数网络的学习算法 | 第48-49页 |
| 4.2 基于径向基网络的谐波抑制模型搭建 | 第49-50页 |
| 4.3 基于径向基函数网络谐波抑制模型仿真分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 谐波抑制效果分析 | 第50-53页 |
| 4.3.2 误差比较分析 | 第53页 |
| 4.4 各谐波抑制方法对比与分析 | 第53-54页 |
| 4.4.1 BP神经网络代理模型与径向基函数网络谐波抑制模型比较 | 第53-54页 |
| 4.4.2 代理模型与谐波注入法分析比较 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 结论 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
