免疫算法在交流电机矢量控制中的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-25页 |
| ·引言 | 第17-20页 |
| ·人工免疫系统 | 第20-22页 |
| ·本课题的背景及任务 | 第22-25页 |
| ·本课题提出的背景 | 第22-23页 |
| ·本课题的目的及任务 | 第23-25页 |
| 第二章 异步电机的矢量控制 | 第25-41页 |
| ·异步电机的数学模型 | 第25-32页 |
| ·异步电机的非线性数学模型 | 第25-27页 |
| ·坐标变换和变换矩阵 | 第27-30页 |
| ·任意二相旋转dq坐标系中的数学模型 | 第30-31页 |
| ·αβ坐标系中的数学模型 | 第31页 |
| ·MT坐标系中的异步电机数学模型 | 第31-32页 |
| ·矢量控制技术 | 第32-40页 |
| ·矢量控制原理 | 第32-34页 |
| ·矢量控制常用方案 | 第34-35页 |
| ·各种控制方案的总结和比较 | 第35-36页 |
| ·转子磁场定向的矢量控制 | 第36-39页 |
| ·转子磁链模型 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 人工免疫算法 | 第41-63页 |
| ·免疫学的基本理论 | 第41-47页 |
| ·免疫学的一些基本概念 | 第41-42页 |
| ·免疫系统的组成及功能 | 第42-43页 |
| ·免疫应答类型及原理分析 | 第43-47页 |
| ·人工免疫系统基本原理 | 第47-48页 |
| ·免疫算法 | 第48-62页 |
| ·免疫算法原理及特点 | 第49-50页 |
| ·基本免疫算法 | 第50-51页 |
| ·基于免疫学原理的免疫算法 | 第51-53页 |
| ·免疫遗传和进化算法 | 第53-60页 |
| ·免疫遗传算法在控制系统中的应用实例及仿真 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于免疫遗传算法的矢量控制系统设计 | 第63-82页 |
| ·矢量控制的基本环节 | 第63-64页 |
| ·矢量控制系统的设计 | 第64-70页 |
| ·转子磁场定向矢量控制系统传递函数描述 | 第64-65页 |
| ·磁链调节器的设计 | 第65-67页 |
| ·转矩调节器的设计 | 第67-68页 |
| ·转速调节器设计 | 第68-70页 |
| ·免疫遗传算法在矢量控制系统中的应用 | 第70-78页 |
| ·免疫遗传算法与调速系统的优化 | 第70-71页 |
| ·改进免疫遗传算法的程序实现 | 第71-73页 |
| ·免疫遗传算法设计转矩调节器和转速调节器的过程 | 第73-78页 |
| ·仿真结果 | 第78-82页 |
| 第五章 基于免疫识别的矢量控制系统设计 | 第82-98页 |
| ·转子电阻变化对矢量控制的影响 | 第82-84页 |
| ·转子电阻变化对电机静态性能的影响 | 第83-84页 |
| ·转子电阻变化对电机动态性能的影响 | 第84页 |
| ·基于神经网络的转子电阻识别 | 第84-96页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第85-91页 |
| ·神经网络辨识特点 | 第91-92页 |
| ·神经网络辨识器分类 | 第92-93页 |
| ·基于神经网络的电阻识别 | 第93-96页 |
| ·基于电阻识别的矢量控制系统的优化设计 | 第96-98页 |
| 总结与展望 | 第98-101页 |
| 参考文献 | 第101-104页 |
| 附录 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第106页 |
