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 |