| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 交流伺服系统的现状与发展方向 | 第9-11页 |
| 1.1.1 交流伺服控制系统的现状 | 第9页 |
| 1.1.2 交流伺服系统的结构 | 第9-10页 |
| 1.1.3 交流伺服系统的控制策略 | 第10-11页 |
| 1.2 PID控制器简介 | 第11-18页 |
| 1.2.1 PID控制器结构与原理 | 第11-12页 |
| 1.2.2 PID控制器的参数整定 | 第12-18页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 永磁同步电机的数学模型与控制技术 | 第20-36页 |
| 2.1 PMSM控制系统的结构 | 第20页 |
| 2.2 永磁同步电机的结构与种类 | 第20-22页 |
| 2.3 永磁同步电机的数学模型 | 第22-29页 |
| 2.3.1 坐标变换 | 第22-26页 |
| 2.3.2 永磁同步电机的基本方程 | 第26-29页 |
| 2.4 SVPWM原理与实现 | 第29-35页 |
| 2.4.1 SVPWM的定义 | 第29-30页 |
| 2.4.2 电压空间矢量 | 第30-33页 |
| 2.4.3 判断扇面 | 第33页 |
| 2.4.4 计算基本电压矢量工作时间 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 永磁同步电机矢量控制系统仿真研究 | 第36-44页 |
| 3.1 仿真工具简介 | 第36-37页 |
| 3.2 伺服控制系统模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 PMSM模块 | 第38-39页 |
| 3.2.2 SVPWM模块 | 第39-41页 |
| 3.3 仿真实例 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 遗传算法PI参数自整定原理与仿真研究 | 第44-54页 |
| 4.1 遗传算法的概述 | 第44-48页 |
| 4.1.1 GA算法的设计与实现 | 第44-47页 |
| 4.1.2 GA算法整定PMSM伺服系统参数的过程设计 | 第47-48页 |
| 4.2 GA算法的PMSM伺服系统的参数整定仿真模型及其研究 | 第48-53页 |
| 4.2.1 基于遗传算法的PMSM控制系统结构 | 第48-51页 |
| 4.2.2 系统仿真实验 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 神经网络PI参数自整定原理与仿真研究 | 第54-61页 |
| 5.1 BP神经网络 | 第54-55页 |
| 5.1.1 BP神经网络概述 | 第54页 |
| 5.1.2 BP神经网络的具体操作步骤 | 第54-55页 |
| 5.2 基于BP神经网络的PMSM系统的PID控制器参数整定研究 | 第55-57页 |
| 5.2.1 基于BP神经网络的控制器结构 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于BP神经网络的PID控制器参数整定算法 | 第56-57页 |
| 5.3 BP神经网络PMSM交流伺服系统PI参数整定仿真模型 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 模糊算法PI参数自整定原理与仿真研究 | 第61-74页 |
| 6.1 模糊逻辑算法简介 | 第61-64页 |
| 6.1.1 模糊逻辑算法概述 | 第61页 |
| 6.1.2 模糊控制的基本原理及控制器的组成 | 第61-63页 |
| 6.1.3 模糊PID的基本结构 | 第63-64页 |
| 6.2 基于模糊算法的PMSM系统的PID控制器参数整定研究 | 第64-69页 |
| 6.3 基于模糊逻辑PI算法的PMSM控制系统仿真 | 第69-73页 |
| 6.3.1 基于模糊逻辑算法的控制系统结构 | 第69-70页 |
| 6.3.2 系统仿真实验 | 第70-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-78页 |
