| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·开关磁阻电动机及其调速系统发展应用概况 | 第9-11页 |
| ·开关磁阻电动机及其调速系统国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·智能控制的发展应用 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 开关磁阻电动机及其调速系统介绍 | 第15-21页 |
| ·开关磁阻电动机 | 第15-18页 |
| ·开关磁阻电动机的基本结构与运行原理 | 第15-16页 |
| ·开关磁阻电动机的优点 | 第16-17页 |
| ·开关磁阻电动机待解决的问题 | 第17-18页 |
| ·开关磁阻电动机调速系统 | 第18-21页 |
| ·开关磁阻电动机调速系统结构 | 第18-19页 |
| ·开关磁阻电动机调速系统的优点 | 第19页 |
| ·开关磁阻电动机调速系统的研究方向 | 第19-21页 |
| 第3章 开关磁阻电动机转矩脉动分析 | 第21-29页 |
| ·开关磁阻电动机转矩脉动产生的原因 | 第21页 |
| ·开关磁阻电动机转矩脉动分析 | 第21-23页 |
| ·开关磁阻电动机转矩脉动抑制的控制策略 | 第23-29页 |
| ·基于神经网络的SRM 转矩脉动抑制 | 第23页 |
| ·基于优化开通角和关断角的SRM 转矩脉动抑制 | 第23-24页 |
| ·基于微步控制的SRM 转矩脉动抑制 | 第24-26页 |
| ·基于转矩分配函数的SRM 转矩脉动抑制 | 第26-29页 |
| 第4章 开关磁阻电动机调速系统动态仿真 | 第29-50页 |
| ·开关磁阻电动机数学模型 | 第29-36页 |
| ·开关磁阻电动机线性模型 | 第30-33页 |
| ·开关磁阻电动机准线性模型 | 第33-35页 |
| ·开关磁阻电动机非线性模型 | 第35-36页 |
| ·开关磁阻电动机控制方式 | 第36-38页 |
| ·电流斩波控制 | 第36-37页 |
| ·角度位置控制 | 第37页 |
| ·电压斩波控制 | 第37-38页 |
| ·开关磁阻电动机调速系统动态仿真 | 第38-50页 |
| ·基于电流斩波控制的SRD 仿真 | 第38-45页 |
| ·基于电压斩波控制的SRD 仿真 | 第45-50页 |
| 第5章 基于模糊逻辑优化关断角控制的SRM 转矩脉动抑制 | 第50-61页 |
| ·模糊控制简介 | 第50-54页 |
| ·基于优化关断角的SRM 转矩脉动抑制的理论分析 | 第54-55页 |
| ·基于模糊逻辑优化关断角的SRM 转矩脉动抑制实现 | 第55-61页 |
| 第6章 基于BP 神经网络的SRM 转矩脉动抑制 | 第61-74页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第61-64页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第61-62页 |
| ·Sigmoid 激发函数下的 BP 算法 | 第62-64页 |
| ·BP 神经网络设计基础 | 第64-67页 |
| ·BP 网络设计的相关函数 | 第64-65页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第65-66页 |
| ·初始权值的设计 | 第66页 |
| ·多层前馈网络结构设计 | 第66-67页 |
| ·基于BP 神经网络的SRM 建模 | 第67-69页 |
| ·基于 BP 神经网络的SRM 磁特性模型 | 第67-68页 |
| ·基于 BP 神经网络的SRM 电流特性模型 | 第68-69页 |
| ·基于BP 神经网络的SRM 转矩脉动抑制实现 | 第69-74页 |
| 第7章 基于DSP 的SRD 控制 | 第74-81页 |
| ·SRD 控制框图 | 第74-75页 |
| ·系统硬件 | 第75-78页 |
| ·功率变换器及驱动电路 | 第75-76页 |
| ·转子位置检测及与DSP 的接口电路 | 第76页 |
| ·电流检测及与DSP 的接口电路 | 第76-77页 |
| ·外围保护电路 | 第77-78页 |
| ·系统软件 | 第78-80页 |
| ·实验结果 | 第80-81页 |
| 总结与展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第86页 |