| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 论文背景 | 第7-8页 |
| 1.2 感应电机变频调速发展现状 | 第8-9页 |
| 1.3 无速度传感器矢量调速发展现状 | 第9-13页 |
| 1.3.1 基于稳态模型的转速估计法 | 第10-11页 |
| 1.3.2 模型自适应法 | 第11页 |
| 1.3.3 滑模观测器方法 | 第11-12页 |
| 1.3.4 最小二乘方法 | 第12页 |
| 1.3.5 Kalman滤波器方法 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 三相感应电机的矢量控制原理 | 第15-29页 |
| 2.1 三相交流感应电机数学模型 | 第15-25页 |
| 2.1.1 三相静止系统模型的方程式 | 第15-17页 |
| 2.1.2 坐标变换和变换矩阵 | 第17-20页 |
| 2.1.3 两相旋转坐标系 | 第20-22页 |
| 2.1.4 两相静止坐标系 | 第22-23页 |
| 2.1.5 同步旋转M、T坐标系电机数学模型 | 第23-25页 |
| 2.2 按转子磁场定向的矢量控制系统 | 第25-28页 |
| 2.2.1 转子磁场定向矢量原理 | 第25页 |
| 2.2.2 相电压计算模块 | 第25-27页 |
| 2.2.3 电压空间矢量PWM(SVPWM)控制技术 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 改进最小二乘法的EKF参数辨识方法研究 | 第29-41页 |
| 3.1 扩展Kalman滤波器算法原理研究 | 第29-33页 |
| 3.1.1 被估计的过程信号 | 第29-30页 |
| 3.1.2 滤波器的计算原型 | 第30-32页 |
| 3.1.3 基于EKF感应电机动态数学模型的建立 | 第32-33页 |
| 3.2 “级联”BIFRLS最小二乘法基础 | 第33-36页 |
| 3.2.1 FRLS最小二乘法分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 BIFRLS算法分析 | 第35-36页 |
| 3.2.3 级联BIFRLS最小二乘法思想 | 第36页 |
| 3.3 BIFRLS最小二乘法与EKF算法结合 | 第36-37页 |
| 3.4 改进最小二乘法的EKF电机参数辨识系统的仿真研究 | 第37-40页 |
| 3.4.1 仿真模型的建立 | 第37-39页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于“级联”Kalman的电机参数辨识方法研究 | 第41-52页 |
| 4.1 基于“级联”EKF的扩展数学模型 | 第41-43页 |
| 4.2 “级联”扩展卡尔滤波器算法描述 | 第43-45页 |
| 4.3 “级联”EKF的无速度传感器数学模型仿真 | 第45-51页 |
| 4.3.1 仿真模型的建立 | 第45-47页 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 无速度传感器控制系统实现 | 第52-64页 |
| 5.1 无速度传感器系统的硬件实现 | 第52-56页 |
| 5.1.1 主控芯片TMS320F28335简介 | 第53页 |
| 5.1.2 硬件电路实现 | 第53-56页 |
| 5.2 无速度传感器系统的软件实现 | 第56-60页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第70页 |
