摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-11页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
1.2 课题研究现状 | 第8-10页 |
1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
第二章 三相异步电动机矢量控制理论分析 | 第11-23页 |
2.1 三相异步电机的矢量控制技术 | 第11-14页 |
2.1.1 三相异步电动机的特点 | 第11-12页 |
2.1.2 矢量控制的基本原理 | 第12-14页 |
2.2 矢量坐标变换及变换矩阵 | 第14-17页 |
2.2.1 相变换 | 第14-16页 |
2.2.2 矢量旋转变换 | 第16-17页 |
2.3 三相异步电动机的数学模型 | 第17-23页 |
2.3.1 异步电动机在A-B-C三相静止坐标系的数学模型 | 第17-19页 |
2.3.2 异步电动机在 ba - 静止坐标系的数学模型 | 第19-20页 |
2.3.3 异步电动机在qd - 同步旋转坐标系的数学模型 | 第20-21页 |
2.3.4 异步电动机转子磁链定向的数学模型 | 第21-23页 |
第三章 多电机同步控制方式的研究与分析 | 第23-36页 |
3.1 跟踪误差和同步误差 | 第23页 |
3.2 常用多电机同步控制方式分析 | 第23-28页 |
3.2.1 并行控制 | 第23-24页 |
3.2.2 主从控制 | 第24-25页 |
3.2.3 交叉耦合控制 | 第25-26页 |
3.2.4 偏差耦合控制 | 第26-28页 |
3.3 常用控制方式的仿真及其分析 | 第28-36页 |
3.3.1 并行控制仿真及分析 | 第28-30页 |
3.3.2 主从控制仿真及分析 | 第30-33页 |
3.3.3 偏差耦合控制仿真及分析 | 第33-36页 |
第四章 BP神经网络PID控制器的设计 | 第36-55页 |
4.1 常用PID控制算法 | 第36-39页 |
4.1.1 PID控制器的基本原理 | 第36-37页 |
4.1.2 数字PID控制 | 第37-39页 |
4.2 神经网络简介 | 第39-46页 |
4.2.1 人工神经元模型 | 第39-41页 |
4.2.2 人工神经网络分类 | 第41-42页 |
4.2.3 BP神经网络 | 第42-46页 |
4.3 基于BP神经网络的PID控制算法 | 第46-49页 |
4.3.1 BP神经网络PID控制器的设计 | 第46-47页 |
4.3.2 基于BP神经网络PID控制算法的仿真及分析 | 第47-49页 |
4.4 基于BP神经网络PID的多电机同步控制器的设计及仿真 | 第49-55页 |
4.4.1 改进型偏差耦合控制 | 第49-50页 |
4.4.2 BP神经网络PID控制模块 | 第50页 |
4.4.3 仿真模型的建立 | 第50-51页 |
4.4.4 仿真结果 | 第51-55页 |
第五章 多电机同步控制系统设计 | 第55-69页 |
5.1 多电机同步控制系统总体方案 | 第55-56页 |
5.2 多电机同步控制系统硬件设计 | 第56-59页 |
5.2.1 控制系统模块 | 第56-57页 |
5.2.2 变频传动模块 | 第57页 |
5.2.3 速度检测模块 | 第57-58页 |
5.2.4 制动扰动模块 | 第58-59页 |
5.2.5 通讯模块 | 第59页 |
5.3 多电机同步控制系统软件设计 | 第59-67页 |
5.3.1 PLC控制程序设计 | 第60页 |
5.3.2 单台电机闭环矢量控制设计 | 第60-62页 |
5.3.3 电机基本操作程序设计 | 第62-66页 |
5.3.4 速度补偿器设计 | 第66-67页 |
5.4 上位机监控系统 | 第67-69页 |
5.4.1 WINCC监控系统界面设计 | 第67-68页 |
5.4.2 实验结果 | 第68-69页 |
第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
6.1 全文总结 | 第69-70页 |
6.2 展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |
附录A 插图清单 | 第73-75页 |
附录B 仿真程序 | 第75-78页 |
附录C S函数程序 | 第78-80页 |
研究生期间研究成果 | 第80-81页 |
致谢 | 第81页 |