感应电机无速度传感器两类控制算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 交流调速技术的发展 | 第12-14页 |
| 1.3 现代控制理论在交流电机调速中的应用 | 第14-16页 |
| 1.4 本课题的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 感应电机的多变量数学模型 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 感应电机在三相坐标系中的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 磁链方程 | 第18-19页 |
| 2.2.2 电压方程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 运动和转矩方程 | 第20页 |
| 2.3 感应电机在两相坐标系中的数学模型 | 第20-22页 |
| 2.3.1 坐标变换 | 第20-21页 |
| 2.3.2 磁链方程 | 第21-22页 |
| 2.3.3 电压方程 | 第22页 |
| 2.3.4 转矩方程和运动方程 | 第22页 |
| 2.4 感应电机的空间矢量表示法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 空间矢量变换 | 第22-23页 |
| 2.4.2 空间矢量下的电压磁链方程 | 第23-24页 |
| 2.4.3 运动方程和转矩方程 | 第24页 |
| 2.5 任意坐标系下的感应电机数学建模 | 第24-27页 |
| 2.5.1 在两相静止坐标系下的模型方程 | 第24-25页 |
| 2.5.2 在两相同步旋转坐标系下的模型方程 | 第25-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 感应电机的矢量控制与直接转矩控制 | 第28-42页 |
| 3.1 转子磁场定向矢量变换控制 | 第28-31页 |
| 3.1.1 转子磁场定向的基本方程 | 第28-29页 |
| 3.1.2 转子磁场定向控制的基本思想 | 第29-30页 |
| 3.1.3 定向矢量变换转子磁场变频调速系统控制 | 第30-31页 |
| 3.2 定子磁场定向矢量变换控制 | 第31-32页 |
| 3.2.1 基本方程 | 第31-32页 |
| 3.2.2 定子磁场定向矢量控制的基本构造 | 第32页 |
| 3.3 直接转矩控制的基本原理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 电压空间矢量调制技术 | 第32-34页 |
| 3.3.2 直接转矩控制系统的基本结构 | 第34-35页 |
| 3.4 磁链转矩与定子电压的控制关系 | 第35-37页 |
| 3.4.1 定子电压对磁链的控制 | 第35-36页 |
| 3.4.2 定子电压矢量对转矩的控制 | 第36-37页 |
| 3.5 空间矢量调制 | 第37-40页 |
| 3.5.1 多位滞环比较控制 | 第37-38页 |
| 3.5.2 预期电压控制 | 第38-40页 |
| 3.6 直接转矩控制与矢量控制的比较 | 第40页 |
| 3.6.1 与转子磁场矢量控制的对比 | 第40页 |
| 3.6.2 与定子磁场矢量控制的对比 | 第40页 |
| 3.7 小结 | 第40-42页 |
| 第四章 卡尔曼滤波在感应电机无速度传感器中的应用 | 第42-68页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 卡尔曼滤波算法 | 第42-43页 |
| 4.3 标准无迹卡尔曼滤波 | 第43-46页 |
| 4.3.1 无迹变换 | 第43-44页 |
| 4.3.2 UKF算法原理 | 第44-46页 |
| 4.4 UKF算法的改进 | 第46-49页 |
| 4.4.1 单形无迹变换 | 第46-47页 |
| 4.4.2 球形无迹变换 | 第47-48页 |
| 4.4.3 超球体采样平方根UKF算法 | 第48-49页 |
| 4.5 无迹卡尔曼滤波在感应电机中的应用 | 第49-56页 |
| 4.5.1 感应电机状态空间模型的建立 | 第49-51页 |
| 4.5.2 基于UKF的感应电机转速辨识流程 | 第51-52页 |
| 4.5.3 基于UKF的感应电机仿真分析 | 第52-54页 |
| 4.5.4 基于超球体采样的UKF算法仿真分析 | 第54-55页 |
| 4.5.5 UKF算法与其改进算法的对比分析 | 第55-56页 |
| 4.6 容积卡尔曼滤波 | 第56-67页 |
| 4.6.1 容积卡尔曼滤波概述 | 第56页 |
| 4.6.2 容积卡尔曼滤波的原理 | 第56-60页 |
| 4.6.3 平方根改进的CKF算法 | 第60-62页 |
| 4.6.4 强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波 | 第62-64页 |
| 4.6.5 容积卡尔曼滤波的仿真分析 | 第64-65页 |
| 4.6.6 SRCKF及其改进算法的仿真分析 | 第65-67页 |
| 4.7 小结 | 第67-68页 |
| 第五章 人工智能算法在感应电机中的应用 | 第68-94页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 基于神经网络的直接转矩控制 | 第68-79页 |
| 5.2.1 神经网络原理 | 第68-70页 |
| 5.2.2 DTC神经网络控制器 | 第70-74页 |
| 5.2.3 基于神经网络的DTC仿真分析 | 第74-79页 |
| 5.2.4 小结 | 第79页 |
| 5.3 神经网络控制器的模型设计 | 第79-85页 |
| 5.3.1 "T"型及"Γ"型等值电路的积分方程 | 第79-82页 |
| 5.3.2 基于ANN的感应电机模型 | 第82-85页 |
| 5.4 感应电机参数估计 | 第85-90页 |
| 5.4.1 负载估计 | 第85-86页 |
| 5.4.2 定子磁链估计 | 第86-89页 |
| 5.4.3 转子速度估计 | 第89-90页 |
| 5.5 基于ANN的感应电机速度传感器控制仿真 | 第90-92页 |
| 5.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 全文总结 | 第94-95页 |
| 6.2 展望 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第104页 |
