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基于神经网络优化的异步电机直接转矩技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第8-12页
    1.1 课题的提出及意义第8页
    1.2 高性能交流电机控制策略发展历程第8-10页
    1.3 直接转矩控制发展现状第10页
    1.4 本文主要研究内容第10-12页
第2章 直接转矩控制原理分析第12-31页
    2.1 坐标变换第12-15页
        2.1.1 静止坐标变换(3s-2s)第12-13页
        2.1.2 静止坐标(α-β)——旋转坐标(d-q)变换第13-15页
    2.2 三相异步电机的数学建模第15-20页
        2.2.1 在旋转坐标系中建立动态的异步电机数学模型第15-16页
        2.2.2 以ω-i_s-ψ_s为状态变量构建的异步电机状态方程第16-17页
        2.2.3 搭建异步电机仿真模型第17-20页
    2.3 异步电机控制策略现状第20-22页
        2.3.1 矢量控制技术第20-21页
        2.3.2 直接转矩控制技术第21-22页
    2.4 直接转矩控制原理分析第22-30页
        2.4.1 三相电压的空间矢量表示第22-23页
        2.4.2 逆变电路原理第23-26页
        2.4.3 滞环比较器与最佳电压矢量的确定第26-27页
        2.4.4 定子磁链观测方案第27-28页
        2.4.5 定子磁链观测器中电压矢量的选择分析第28-30页
    2.5 SVPWM原理第30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 DTC中定子电阻变化影响的分析第31-36页
    3.1 定子磁链观测器中定子电阻的影响第31-33页
        3.1.1 定子电阻变化对电机各主要参数的影响的定性分析第31-32页
        3.1.2 仿真验证第32-33页
    3.2 常用的定子电阻辨识方法第33-35页
    3.3 本章小结第35-36页
第4章 神经网络方法在定子电阻辨识中的应用第36-48页
    4.1 神经网络简介第36-37页
    4.2 常用神经网络简介第37-43页
        4.2.1 人工神经元简介第37-39页
        4.2.2 几类常用的神经网络介绍第39-41页
        4.2.3 BP神经网络算法简介第41-43页
    4.3 转速推算的数学模型分析第43-45页
    4.4 基于BP网络定子电阻辨识第45-47页
        4.4.1 异步电机电阻辨识的BP网络结构设计第46页
        4.4.2 BP神经网络的训练第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 仿真实验验证第48-53页
    5.1 仿真实验第48-52页
    5.2 本章小结第52-53页
第6章 总结与展望第53-55页
    6.1 本文所做的主要工作第53页
    6.2 对进一步研究的展望第53-55页
参考文献第55-58页
致谢第58-59页
个人简历、攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果第59页

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