| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·直接转矩控制理论的发展与现状 | 第9-13页 |
| ·直接转矩控制系统的产生 | 第9-10页 |
| ·直接转矩控制系统的特点 | 第10-11页 |
| ·直接转矩控制系统存在的问题 | 第11-12页 |
| ·直接转矩控制系统的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·无速度传感器直接转矩控制系统的研究 | 第13-14页 |
| ·多轨道混沌优化神经网络群算法的概述 | 第14页 |
| ·论文研究的意义 | 第14-15页 |
| ·论文研究的内容 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 直接转矩控制系统的基本原理与建模 | 第16-29页 |
| ·直接转矩控制的基本原理 | 第16-18页 |
| ·直接转矩控制理论 | 第16页 |
| ·直接转矩控制系统的原理框图 | 第16-18页 |
| ·异步电动机的数学模型的基本方程 | 第18-20页 |
| ·逆变器的8种开关状态和逆变器的电压状态 | 第20-22页 |
| ·电压空间矢量 | 第22-23页 |
| ·电压空间矢量对定子磁链的影响 | 第23-24页 |
| ·电压空间矢量对转矩的影响 | 第24-25页 |
| ·三点式转矩控制器 | 第25-26页 |
| ·定子磁链与转矩的协调控制 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 神经网络群与混沌优化算法的研究 | 第29-39页 |
| ·BP神经网络 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络的概述 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络的缺点 | 第30-31页 |
| ·适应度无效现象、样本不相容性与BP神经网络群 | 第31-33页 |
| ·BP神经网络群的多轨道混沌优化算法 | 第33-36页 |
| ·混沌优化算法的概述 | 第33-34页 |
| ·不同非线性函数产生的混沌的比较 | 第34-35页 |
| ·多轨道混沌优化算法 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络群的多轨道混沌优化过程 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 多轨道混沌BP-NNG在DTC中的应用 | 第39-43页 |
| ·DTC系统结构 | 第39-40页 |
| ·直接转矩控制系统的仿真模型 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于TMS320F240的系统硬件电路设计 | 第43-50页 |
| ·数字信号处理芯片TMS320F240简介 | 第43-45页 |
| ·整体系统硬件设计 | 第45-46页 |
| ·主回路硬件系统 | 第46-47页 |
| ·控制回路硬件系统 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 基于CCS的DTC系统软件设计 | 第50-65页 |
| ·开发环境及编程语言 | 第50-51页 |
| ·集成开发环境 CCS简介 | 第50页 |
| ·DSP软件设计的编程语言 | 第50-51页 |
| ·C语言程序代码生成过程 | 第51页 |
| ·数据处理 | 第51-54页 |
| ·系统的软件结构 | 第54-58页 |
| ·有速度传感器直接转矩控制系统软件编程 | 第54-57页 |
| ·无速度传感器直接转矩控制系统软件编程 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 在学研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |