| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 永磁同步电机参数辨识方法研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 离线参数辨识 | 第11页 |
| 1.2.2 在线参数辨识 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 永磁同步电机矢量控制系统与模型参考自适应在线参数辨识策略 | 第16-35页 |
| 2.1 永磁同步电机数学模型与矢量控制系统 | 第16-23页 |
| 2.1.1 数学模型 | 第17-21页 |
| 2.1.2 矢量控制系统 | 第21-23页 |
| 2.2 逆变器死区效应对参数辨识精度影响分析 | 第23-24页 |
| 2.3 逆变器死区效应补偿策略 | 第24-27页 |
| 2.4 模型参考自适应在线参数辨识策略研究 | 第27-32页 |
| 2.4.1 电机参数辨识模型 | 第28-29页 |
| 2.4.2 电机参数自适应率设计 | 第29-32页 |
| 2.5 死区效应补偿和参数辨识策略的仿真结果与分析 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 考虑逆变器死区效应的Adaline神经网络辨识策略 | 第35-50页 |
| 3.1 多参数同步辨识的满秩模型 | 第35-37页 |
| 3.2 去除辨识模型中的误差电压 | 第37-38页 |
| 3.3 改进Adaline神经网络辨识策略 | 第38-44页 |
| 3.3.1 传统Adaline神经网络辨识算法 | 第38-42页 |
| 3.3.2 辨识结果收敛速度和稳态误差分析 | 第42-43页 |
| 3.3.3 引入动量项的权值计算 | 第43-44页 |
| 3.4 电机参数辨识器设计 | 第44-46页 |
| 3.5 辨识策略的仿真结果与分析 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 永磁同步电机参数辨识策略实验研究 | 第50-59页 |
| 4.1 永磁同步电机系统实验平台 | 第50-51页 |
| 4.1.1 系统的硬件组成 | 第50-51页 |
| 4.1.2 系统的软件组成 | 第51页 |
| 4.2 基于逆变器死区效应补偿的模型参考自适应辨识策略实验分析 | 第51-53页 |
| 4.3 考虑逆变器死区效应的Adaline神经网络辨识策略实验分析 | 第53-58页 |
| 4.3.1 电机参数辨识精度分析 | 第53-56页 |
| 4.3.2 改进的Adaline神经网络辨识策略收敛性能分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
