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基于神经网络的永磁同步电机控制策略的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-27页
   ·课题的研究背景及意义第13-15页
   ·神经网络综述第15-23页
     ·神经网络的发展与应用第15-16页
     ·基于神经网络的系统辨识第16-18页
     ·基于神经网络的系统控制第18-22页
     ·神经网络控制的发展展望第22-23页
   ·神经网络在传动控制中的应用第23-24页
   ·本文的主要工作第24-27页
第2 章 PMSM 矢量控制系统第27-39页
   ·引言第27-28页
   ·PMSM 的数学模型第28-31页
     ·PMSM 的坐标变换第28-29页
     ·d-q坐标系下的PMSM 数学模型第29-30页
     ·α-β坐标系下的PMSM 数学模型第30-31页
   ·PMSM 的矢量控制方法第31-35页
   ·PMSM 的控制策略第35-39页
     ·PMSM 高性能控制器的设计第35-37页
     ·PMSM 的无传感器控制策略第37-39页
第3章 一种递归神经网络及其算法的研究第39-59页
   ·引言第39-42页
     ·递归神经网络的结构及特性第40-41页
     ·递归神经网络用于控制及辨识时的结构第41-42页
   ·对角递归神经网络的BP 算法修正第42-43页
   ·准对角递归神经网络的结构及BP 学习算法第43-45页
   ·递归神经网络的递推预报误差算法第45-48页
     ·递归神经网络的RPE 算法第45-47页
     ·递归神经网络RPE学习算法的稳定收敛性分析第47-48页
   ·改进的RPE 算法第48-49页
   ·并行RPE 算法第49-52页
   ·仿真研究第52-57页
   ·本章小结第57-59页
第4章 基于神经网络的PMSM速度控制策略的研究第59-78页
   ·引言第59-60页
   ·带神经网络参数辨识和负载转矩估计的PMSM 神经网络PID 速度控制第60-69页
     ·多步预测性能指标函数下的神经网络PID 速度控制器第61-67页
       ·神经网络PID 控制器第61-63页
       ·多步预测性能指标函数下的神经网络PID 控制器第63-67页
     ·混合神经网络辨识器第67-69页
   ·基于神经网络的PMSM 极点配置自校正前馈控制第69-74页
     ·极点配置自校正前馈速度控制器第69-72页
     ·极点配置自校正前馈PID 速度控制器第72-73页
     ·神经网络综合负载转矩观测器第73-74页
   ·实验仿真研究第74-77页
     ·多步预测性能指标函数下的神经网络PID 速度控制第74-76页
     ·基于神经网络的PMSM 极点配置自校正前馈控制第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第5 章基于神经网络的PMSM 位置控制策略研究第78-99页
   ·引言第78-79页
   ·基于神经网络的PMSM 实时IP 位置控制第79-87页
     ·IP 控制器第79-82页
     ·神经网络实时IP 位置控制器设计第82-86页
     ·混合神经网络辨识器第86-87页
   ·基于神经网络的PMSM 自适应滑模控制第87-92页
     ·滑模位置控制器第87-90页
     ·神经网络滑模位置控制器第90-92页
   ·实验仿真研究第92-97页
     ·基于神经网络的PMSM 实时IP 位置控制第92-93页
     ·基于神经网络的PMSM自适应滑模控制第93-97页
   ·本章小结第97-99页
第6章 基于神经网络的PMSM无传感器控制策略的研究第99-116页
   ·引言第99-101页
   ·直接神经网络速度观测器设计第101-106页
   ·基于神经网络的速度和位置自适应观测器的设计第106-113页
     ·神经网络观测器的设计第106-111页
     ·观测器稳定性分析第111-113页
   ·仿真研究第113-115页
   ·本章小结第115-116页
结论与展望第116-119页
参考文献第119-130页
作者在攻读博士学位期间发表及待发表的论文第130-132页
致谢第132页

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