| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·交流调速方式的发展以及直接转矩控制技术的提出 | 第11-12页 |
| ·直接转矩控制技术的发展和研究现状 | 第12-14页 |
| ·速度传感器直接转矩控制系统的研究状况 | 第14页 |
| ·智能控制策略的研究现状 | 第14-15页 |
| ·智能控制策略与直接转矩控制相结合 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 直接转矩控制的基本原理 | 第17-31页 |
| ·坐标变换 | 第17页 |
| ·异步电动机数学模型 | 第17-20页 |
| ·逆变器的数学模型和空间电压矢量 | 第20-23页 |
| ·逆变器的数学模型 | 第20-23页 |
| ·直接转矩的基本结构和原理 | 第23-30页 |
| ·电压空间矢量对定子磁链的影响 | 第24-25页 |
| ·电压空间矢量对电机转矩的影响 | 第25-26页 |
| ·电压空间矢量的正确选择 | 第26-28页 |
| ·电磁转矩的控制 | 第28-29页 |
| ·定子磁链与转矩的协调控制 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 智能控制策略及其优化算法的研究 | 第31-42页 |
| ·智能控制策略的产生和现状 | 第31-33页 |
| ·智能控制策略的产生 | 第31页 |
| ·智能控制策略的发展现状 | 第31-32页 |
| ·智能控制策略的类型 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络 | 第33-37页 |
| ·BP神经网络的数学模型 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络权值的调整规则 | 第35页 |
| ·BP算法的常用改进算法 | 第35-37页 |
| ·粒子群算法对BP神经网络的优化 | 第37-41页 |
| ·标准粒子群算法 | 第37-38页 |
| ·强引导性粒子群算法 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 智能控制策略在直接转矩控制中的应用和仿真 | 第42-52页 |
| ·转速辨识器模型的构造 | 第42-44页 |
| ·磁链观测器模型的构造 | 第44-45页 |
| ·MATLAB的仿真实现 | 第45-48页 |
| ·MATLAB/Simulink软件简介 | 第45-46页 |
| ·直接转矩控制系统的仿真模型 | 第46-48页 |
| ·直接转矩控制系统的仿真结果和分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于TMS320F240系统软硬件电路设计 | 第52-67页 |
| ·控制回路的总体设计 | 第52-53页 |
| ·TMS320F240芯片概述 | 第53-57页 |
| ·TMS320F240的内核CPU | 第54-55页 |
| ·TMS320F240的外设功能 | 第55-57页 |
| ·系统硬件设计 | 第57-60页 |
| ·系统主回路的硬件设计 | 第57-58页 |
| ·系统控制回路的硬件设计 | 第58-60页 |
| ·控制系统的软件设计 | 第60-66页 |
| ·编译开发软件CCS介绍 | 第60-61页 |
| ·系统软件设计 | 第61-65页 |
| ·数据处理 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第67-71页 |
| ·实验结果 | 第67-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-71页 |
| 第七章 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 在学研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |