| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·开关磁阻电机的发展概况及研究现状 | 第7-10页 |
| ·开关磁阻电机的发展概况 | 第7-9页 |
| ·开关磁阻电机的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本课题的选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 开关磁阻电机调速系统 | 第13-20页 |
| ·开关磁阻电机调速系统的基本构成 | 第13-17页 |
| ·开关磁阻电机的结构与工作原理 | 第13-15页 |
| ·功率变换器 | 第15-17页 |
| ·控制器及位置传感器 | 第17页 |
| ·开关磁阻电机的控制方式 | 第17-18页 |
| ·开关磁阻电机调速系统的特点 | 第18-20页 |
| 第三章 基于MATLAB 的开关磁阻电机调速系统动态仿真 | 第20-29页 |
| ·开关磁阻电机的非线性数学模型 | 第20-24页 |
| ·功率电路的模型 | 第24-25页 |
| ·控制器的模型 | 第25页 |
| ·基于MATLAB 的开关磁阻电机调速系统动态仿真 | 第25-29页 |
| 第四章 基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置估计 | 第29-42页 |
| ·开关磁阻电机无位置传感器转子位置检测方案综述 | 第29-30页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第30-36页 |
| ·统计学习理论 | 第30-31页 |
| ·支持向量机 | 第31-33页 |
| ·支持向量机的学习算法 | 第33-35页 |
| ·支持向量机与神经网络的比较 | 第35-36页 |
| ·基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置估计 | 第36-37页 |
| ·开关磁阻电机转子位置估计原理 | 第36页 |
| ·学习样本的获得 | 第36-37页 |
| ·仿真结果和分析 | 第37-42页 |
| 第五章 基于支持向量机与 RBF 神经网络相结合的开关磁阻电机无位置传感器控制 | 第42-50页 |
| ·支持向量机与RBF 神经网络的融合发展 | 第42-43页 |
| ·RBF 神经网络 | 第43-44页 |
| ·开关磁阻电机无位置传感器控制的实现 | 第44-45页 |
| ·方法概述 | 第44页 |
| ·基于RBF 神经网络的在线学习 | 第44-45页 |
| ·仿真结果及分析 | 第45-50页 |
| 第六章 开关磁阻电机实验系统 | 第50-57页 |
| ·TMS320F2812 DSP 芯片介绍 | 第50页 |
| ·实验系统硬件设计 | 第50-55页 |
| ·实验系统硬件部分组成 | 第50-52页 |
| ·功率变换器 | 第52页 |
| ·驱动电路 | 第52-53页 |
| ·电流检测 | 第53-54页 |
| ·位置检测 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| 第七章 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
