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基于RBF神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制及单神经元PID控制

第一章 绪论第1-14页
 1.1 开关磁阻电机国内外发展概况第7-8页
 1.2 本课题的选题背景和意义第8-9页
 1.3 人工神经网络的介绍第9-13页
  1.3.1 人工神经网络的发展及应用现状第10-11页
  1.3.2 人工神经网络用于控制问题的优势第11-12页
  1.3.3 有待解决的问题及前景展望第12-13页
 1.4 本文所研究的内容第13-14页
第二章 开关磁阻电机基本原理及动态仿真模型第14-20页
 2.1 开关磁阻电机的结构与原理第14-18页
  2.1.1 开关磁阻电机的基本结构与原理第14-15页
  2.1.2 开关磁阻电机驱动系统的基本结构、原理和特点第15-18页
 2.2 基于Matlab 的开关磁阻电机动态仿真模型第18-20页
第三章 基于自适应RBF 神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制第20-28页
 3.1 开关磁阻电机无位置传感器控制技术第20页
 3.2 RBF 人工神经网络及其学习算法第20-23页
 3.3 基于自适应RBF 神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制第23-25页
  3.3.1 离线训练第23-24页
  3.3.2 在线训练第24-25页
 3.4 仿真结果及分析第25-28页
第四章 基于RBF 神经网络在线辨识的开关磁阻电机单神经元自适应控制第28-36页
 4.1 概述第28页
 4.2 单神经元自适应PID 控制第28-30页
 4.3 基于RBF 神经网络的开关磁阻电机单神经元自适应PID 控制第30-32页
  4.3.1 RBF 神经网络在线辨识第30-31页
  4.3.2 基于RBF 网络辨识的单神经元PID 自适应控制第31页
  4.3.3 控制算法第31-32页
 4.4 实验结果及分析第32-36页
第五章 实验系统介绍第36-48页
 5.1 Cygnal C8051F0XX 系列单片机概述第36-44页
  5.1.1 Cygnal C8051F0XX 系列单片机特点第36-39页
  5.1.2 C8051F020 中模/数转换的实现第39-41页
  5.1.3 C8051F020 中PWM 的实现第41-44页
 5.2 MOSFET 驱动器IR2110第44-46页
 5.3 控制系统硬件电路第46-48页
第六章 结论第48-50页
参考文献第50-54页
发表论文和科研情况说明第54-55页
致谢第55页

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