| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 感应电动机控制研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.1 感应电动机控制综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电机智能控制方向 | 第12-13页 |
| 1.3 小波、神经网络发展概况 | 第13-17页 |
| 1.3.1 小波理论发展状况 | 第13-14页 |
| 1.3.2 神经网络发展状况 | 第14-15页 |
| 1.3.3 小波理论与神经网络结合 | 第15-17页 |
| 1.4 课题研究的意义 | 第17-18页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 预备知识 | 第19-25页 |
| 2.1 李雅普诺夫稳定性 | 第19-20页 |
| 2.2 BP 神经网络简介 | 第20-21页 |
| 2.3 小波变换基本方法 | 第21-22页 |
| 2.4 小波理论与神经网络 | 第22-24页 |
| 2.5 M 文件 S 函数模块化 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 感应电动机的 PID 控制 | 第25-33页 |
| 3.1 感应电动机的组成及工作原理 | 第25-27页 |
| 3.1.1 感应电动机的组成 | 第25-27页 |
| 3.1.2 感应电动机的工作原理 | 第27页 |
| 3.2 感应电动机模型 | 第27-29页 |
| 3.3 感应电动机的 PID 控制 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于 BP 神经网络的感应电机 PID 控制 | 第33-50页 |
| 4.1 感应电动机的双闭环控制 | 第33-34页 |
| 4.2 基于 BP 神经网络的感应电机 PID 控制 | 第34-40页 |
| 4.2.1 电流环设计 | 第34-35页 |
| 4.2.2 转速环设计 | 第35-39页 |
| 4.2.3 神经元选择 | 第39-40页 |
| 4.3 稳定性分析 | 第40-43页 |
| 4.4 仿真实验 | 第43-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于小波神经网络的感应电动机 PID 控制 | 第50-57页 |
| 5.1 小波网络控制系统设计 | 第50-51页 |
| 5.2 系统仿真 | 第51-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
