| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 永磁同步电机的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 无位置传感器技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 智能控制算法在电机速度控制中的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 永磁同步电机的数学模型和矢量控制 | 第16-34页 |
| 2.1 永磁同步电机的基本结构和原理 | 第16-17页 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 | 第17-22页 |
| 2.2.1 永磁同步电机的数学模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 三相坐标系到两相静止坐标系的转换 | 第19-20页 |
| 2.2.3 两相静止坐标系与两相旋转坐标系之间的坐标转换 | 第20-22页 |
| 2.3 永磁同步电机的矢量控制原理 | 第22-23页 |
| 2.3.1 矢量控制的基本原理 | 第22页 |
| 2.3.2 矢量控制策略的分析 | 第22-23页 |
| 2.4 空间矢量脉宽调制的基本原理 | 第23-28页 |
| 2.5 PMSM系统仿真 | 第28-33页 |
| 2.5.1 SVPWM模块仿真 | 第28-31页 |
| 2.5.2 PMSM整体仿真模块 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 永磁同步电机无位置传感器技术的实现 | 第34-47页 |
| 3.1 滑模变结构控制的基本原理 | 第34-36页 |
| 3.1.1 滑模变结构理论 | 第34-36页 |
| 3.1.2 滑模变结构存在的条件 | 第36页 |
| 3.2 滑模观测器的无位置传感器设计 | 第36-39页 |
| 3.3 滑模问题的存在和改进 | 第39-43页 |
| 3.3.1 切换函数的改进 | 第40-41页 |
| 3.3.2 反电动势重构观测器设计 | 第41-43页 |
| 3.4 系统仿真对比 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 永磁同步电机软硬件设计 | 第47-63页 |
| 4.1 主芯片概述 | 第47-48页 |
| 4.2 系统结构及硬件组成 | 第48-55页 |
| 4.2.1 系统硬件整体结构设计 | 第48页 |
| 4.2.2 系统电源模块 | 第48-49页 |
| 4.2.3 最小系统电路设计 | 第49-50页 |
| 4.2.4 温度保护电路的设计 | 第50页 |
| 4.2.5 电机驱动模块 | 第50-53页 |
| 4.2.6 光耦隔离电路的设计 | 第53-54页 |
| 4.2.7 电流采样电路 | 第54页 |
| 4.2.8 CAN通信模块 | 第54-55页 |
| 4.3 软件的设计和实现 | 第55-60页 |
| 4.3.1 软件的开发平台 | 第55-56页 |
| 4.3.2 系统初始化程序 | 第56-57页 |
| 4.3.3 电流采样模块 | 第57页 |
| 4.3.4 空间矢量脉宽调制程序 | 第57-58页 |
| 4.3.5 位置与速度检测 | 第58-59页 |
| 4.3.6 系统主程序的设计 | 第59-60页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于RBF神经网络的自适应转速控制 | 第63-76页 |
| 5.1 RBF神经网络及其算法 | 第63-66页 |
| 5.2 自适应PID控制 | 第66-69页 |
| 5.3 基于RBF神经网络的自适应PID控制器 | 第69-71页 |
| 5.4 系统仿真建模 | 第71-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第82页 |