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多电机联合牵引的智能控制策略研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 国内外高速列车的发展现状第11-13页
        1.2.2 智能控制在多电机调速系统中的应用现状第13页
        1.2.3 多电机同步控制的发展第13-16页
第二章 永磁同步牵引电机的矢量控制系统第16-28页
    2.1 永磁同步电机数学模型第16-19页
        2.1.1 坐标系第16-17页
        2.1.2 坐标系变换第17-18页
        2.1.3 永磁同步电机基于d-q坐标系的基本方程第18-19页
    2.2 永磁同步电机矢量控制第19-21页
    2.3 基于i_d=0矢量控制的永磁同步电动机伺服系统第21-22页
    2.4 矢量控制下的空间矢量脉宽调制与实现第22-28页
        2.4.1 基本电压空间矢量第22-24页
        2.4.2 SVPWM原理第24-26页
        2.4.3 SVPWM算法实现第26-28页
第三章 牵引电机的模糊免疫PID控制及其参数寻优第28-43页
    3.1 牵引电机模糊免疫PID控制原理第28-34页
        3.1.1 常规PID控制第28-31页
            3.1.1.1 模拟式PID控制算法第28-29页
            3.1.1.2 数字PID控制算法第29-30页
            3.1.1.3 PID控制器的优缺点第30-31页
        3.1.2 模糊控制(Fuzzy Control)第31-33页
            3.1.2.1 模糊控制的基本原理第31页
            3.1.2.2 模糊控制系统第31-33页
        3.1.3 免疫原理第33-34页
        3.1.4 模糊免疫PID控制器第34页
    3.2 模糊免疫PID参数的智能寻优第34-43页
        3.2.1 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)第35-36页
            3.2.1.1 基本的粒子群算法第35-36页
            3.2.1.2 标准的粒子群算法第36页
        3.2.2 布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)第36-37页
        3.2.3 细菌算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)第37-43页
            3.2.3.1 大肠杆菌的觅食过程第38页
            3.2.3.2 细菌觅食优化算法的主要操作第38-40页
            3.2.3.3 细菌觅食优化算法的工作流程第40-43页
第四章 高速列车牵引电机仿真实验研究第43-60页
    4.1 牵引电机控制系统建模第43-49页
        4.1.1 SVPWM模块的搭建第43-45页
        4.1.2 模糊控制的建立第45-47页
        4.1.3 模糊免疫PID模块的建立第47-49页
    4.2 智能算法寻优第49-52页
        4.2.1 粒子群算法的寻优第49-50页
        4.2.2 布谷鸟算法寻优第50-51页
        4.2.3 细菌算法寻优第51-52页
    4.3 仿真实验第52-60页
第五章 多电机联合牵引同步性实验第60-72页
    5.1 同步控制算法第60-64页
    5.2 同步控制仿真第64-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 全文总结第72页
    6.2 后续展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间取得的研究成果第79页

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