| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 永磁同步电机的发展背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 永磁同步电机的控制策略 | 第11-14页 |
| 1.1.3 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 无传感器控制的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 基于基本电磁关系的转速和位置估算方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 模型参考自适应法 | 第16页 |
| 1.2.3 高频信号注入法 | 第16-17页 |
| 1.2.4 基于人工智能理论基础的估算方法 | 第17页 |
| 1.2.5 基于各种观测器的估算方法 | 第17页 |
| 1.3 Kalman滤波算法的研究现状及应用 | 第17-23页 |
| 1.3.1 EKF算法存在的问题及改进技术 | 第18页 |
| 1.3.2 Kalman滤波技术在异步电机控制中的应用 | 第18-20页 |
| 1.3.3 Kalman滤波技术在同步电机控制中的应用 | 第20-21页 |
| 1.3.4 Kalman滤波技术在直线电机中的应用 | 第21-22页 |
| 1.3.5 Kalman滤波技术的研究前景 | 第22-23页 |
| 1.4 粒子群优化算法的研究现状 | 第23-24页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 永磁同步电机的数学模型和矢量控制 | 第26-42页 |
| 2.1 坐标变换 | 第26-28页 |
| 2.1.1 三相-两相变换(3/2变换) | 第26-28页 |
| 2.1.2 静止两相-旋转正交变换(2s/2r变换) | 第28页 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 | 第28-33页 |
| 2.2.1 永磁同步电机在三相静止坐标系下的数学模型 | 第28-30页 |
| 2.2.2 永磁同步电机在两相旋转坐标系下的数学模型 | 第30-33页 |
| 2.3 永磁同步电机矢量控制技术 | 第33-41页 |
| 2.3.1 永磁同步电机矢量控制原理 | 第33-35页 |
| 2.3.2 永磁同步电机矢量控制系统建模 | 第35-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于EKF的永磁同步电机无传感器控制 | 第42-54页 |
| 3.1 Kalman滤波算法 | 第42-48页 |
| 3.1.1 传统Kalman滤波算法 | 第42-44页 |
| 3.1.2 扩展Kalman滤波算法 | 第44-48页 |
| 3.2 基于EKF的永磁同步电机无传感器控制 | 第48-53页 |
| 3.2.1 永磁同步电机无传感器控制原理 | 第48-50页 |
| 3.2.2 永磁同步电机在dq坐标系下的EKF观测器 | 第50-52页 |
| 3.2.3 基于EKF的永磁同步电机无传感器系统仿真 | 第52-53页 |
| 3.2.4 模型参数对观测器的影响 | 第53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 粒子群算法优化EKF的永磁同步电机调速系统 | 第54-60页 |
| 4.1 粒子群优化算法的原理 | 第54-56页 |
| 4.2 粒子群算法参数的选取 | 第56-57页 |
| 4.2.1 加速常数的选取 | 第56-57页 |
| 4.2.2 惯性权重的选取 | 第57页 |
| 4.3 粒子群算法优化EKF的PMSM调速系统 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 系统仿真及结果 | 第60-68页 |
| 5.1 粒子群算法优化EKF的永磁同步电机调速系统仿真 | 第60页 |
| 5.2 系统仿真结果及分析 | 第60-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-80页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第80页 |
