| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第11-12页 |
| ·全文安排 | 第12-14页 |
| 第二章 并联式有源电力滤波器的原理结构模型 | 第14-19页 |
| ·并联式有源电力滤波器的原理结构模型 | 第14-15页 |
| ·传统的滞环比较的工作频率 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于径向基神经网络的滞环跟踪控制 | 第19-32页 |
| ·人工神经网络 | 第19页 |
| ·径向基神经网络 | 第19-20页 |
| ·基于径向基神经网络的滞环跟踪控制 | 第20-31页 |
| ·训练样本 | 第21-22页 |
| ·MATLAB S-函数编写 | 第22-24页 |
| ·仿真结果 | 第24-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于多目标蚁群算法的APF输出滤波器的优化设计 | 第32-49页 |
| ·LCL滤波器设计步骤 | 第32-34页 |
| ·电容的设计 | 第33页 |
| ·衰减比例、谐振频率和电网侧电感 | 第33-34页 |
| ·阻尼电阻的设计 | 第34页 |
| ·APF中LCL的数学模型 | 第34-36页 |
| ·参数的优化目标 | 第36-37页 |
| ·瞬态电流的跟踪 | 第37-39页 |
| ·补偿频段谐波的输出 | 第37-38页 |
| ·高频开关谐波的的抑制 | 第38-39页 |
| ·蚁群群算法 | 第39-44页 |
| ·基本蚁群算法 | 第39-40页 |
| ·多目标蚁群算法 | 第40-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·全文总结 | 第49页 |
| ·研究工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |