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电动汽车感应电机驱动系统设计与仿真研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
    1.2 电动汽车驱动电机类型第10-12页
    1.3 感应电机变频调速系统研究现状第12-14页
        1.3.1 按转子磁场定向的感应电机矢量控制发展现状第12-13页
        1.3.2 感应电机直接转矩控制系统发展现状第13-14页
    1.4 无速度传感器研究现状第14-17页
        1.4.1 基于转子磁链定向的无速度传感器第14-15页
        1.4.2 模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器第15-16页
        1.4.3 基于神经网络的无速度传感器第16-17页
    1.5 本文的主要研究内容第17-19页
第二章 电动汽车感应电机数学模型及矢量控制第19-34页
    2.1 矢量控制的基本原理第19-20页
    2.2 坐标变换第20-25页
        2.2.1 三相-二相静止坐标变换及其逆变换第20-23页
        2.2.2 两相静止—两相旋转坐标变换及其逆变换第23-25页
    2.3 感应电机以不同轴系为基准时的数学模型第25-27页
        2.3.1 感应电机以三相静止轴系为基准时的数学模型第25-26页
        2.3.2 感应电机以两相静止轴系为基准建立的数学模型第26页
        2.3.3 感应电机以两相同步旋转轴系为基准建立的数学模型第26-27页
    2.4 磁场定向第27-33页
        2.4.1 以转子磁场运动轨迹为基准的感应电机控制系统第27-28页
        2.4.2 感应电机矢量控制方程式第28-30页
        2.4.3 感应电机矢量控制仿真实验第30-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 电动汽车感应电机无速度传感器第34-48页
    3.1 无速度传感器矢量控制原理第34-37页
        3.1.1 基于转子磁链定向的无速度传感器转差型矢量控制系统第34-37页
    3.2 采用模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器交流调速系统第37-44页
        3.2.1 转子磁链计算的电流模型第37-40页
        3.2.2 转子磁链计算的电压模型第40-41页
        3.2.3 建立模型参考自适应转速推算模型第41-44页
    3.3 仿真试验结果分析第44-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 改进MRAS转速估计算法的研究第48-61页
    4.1 自适应律的调整第48-57页
        4.1.1 BP神经网络模型第48-50页
        4.1.2 改进的BP算法第50-53页
        4.1.3 改进的BP网络模型参考自适应控制系统第53-57页
    4.2 ADVISOR仿真实验第57-60页
        4.2.1 ADVISOR仿真模型结构第57-59页
        4.2.2 ADVISOR仿真结果第59-60页
    4.3 本章小结第60-61页
第五章 电动汽车驱动系统的设计第61-81页
    5.1 基于TMS320F2812感应电机驱动系统的实现第61-63页
        5.1.1 主控芯片TMS320F2812第61-62页
        5.1.2 感应电机调速系统硬件框图第62-63页
    5.2 系统各回路设计第63-70页
        5.2.1 逆变电路设计第63-65页
        5.2.2 光耦隔离电路设计第65页
        5.2.3 速度、方向设定电路第65-66页
        5.2.4 电流检测电路第66-68页
        5.2.5 电压检测电路第68-69页
        5.2.6 电源电路第69-70页
    5.3 系统软件设计第70-77页
        5.3.1 开发环境第70-71页
        5.3.2 控制系统主程序设计第71-72页
        5.3.3 中断服务程序设计第72-73页
        5.3.4 MRAS转速估计程序设计第73-74页
        5.3.5 SVPWM程序设计第74-77页
    5.4 实验结果与分析第77-80页
        5.4.1 6 路PWM波形的产生和输出第78-79页
        5.4.2 逆变器输出的三相电压第79-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第六章 结论与展望第81-83页
    6.1 结论第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-86页
致谢第86-87页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第87页

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