| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 本课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 PMSM的发展与特点 | 第11-12页 |
| 1.3 PMSM控制系统国内外发展及现状 | 第12-14页 |
| 1.4 PMSM先进控制理论国内外发展及现状 | 第14-17页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第2章 基于MRAS的PMSM神经网络矢量控制系统数学模型及基本原理 | 第18-36页 |
| 2.1 PMSM数学模型 | 第18-23页 |
| 2.1.1 坐标变换 | 第19-21页 |
| 2.1.2 PMSM在dq坐标系下的磁链和电压方程 | 第21-23页 |
| 2.2 PMSM矢量控制 | 第23-26页 |
| 2.2.1 PMSM矢量控制系统数学模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 转子位置确定 | 第24-25页 |
| 2.2.3 PID调节器的矢量控制系统 | 第25-26页 |
| 2.3 神经网络模型参考自适应原理 | 第26-30页 |
| 2.3.1 自适应控制原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 模型参考自适应控制原理 | 第27-29页 |
| 2.3.3 神经网络模型参考自适应 | 第29-30页 |
| 2.4 神经网络理论基础 | 第30-33页 |
| 2.4.1 神经元模型 | 第30-31页 |
| 2.4.2 神经网络学习方式 | 第31-32页 |
| 2.4.3 神经网络的学习规则 | 第32-33页 |
| 2.5 BP神经网络MRAS控制的结构 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小节 | 第34-36页 |
| 第3章 PMSM神经网络MRAS速度估计器与速度控制器的设计 | 第36-48页 |
| 3.1 MRAS速度估计 | 第36-40页 |
| 3.2 神经网络控制器 | 第40-44页 |
| 3.2.1 单神经元PID控制器 | 第40-43页 |
| 3.2.2 单神经元PID控制器的收敛性分析 | 第43-44页 |
| 3.3 基于神经网络的速度辨识 | 第44-47页 |
| 3.3.1 BP神经网络算法 | 第45页 |
| 3.3.2 神经网络在线辨识算法 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小节 | 第47-48页 |
| 第4章 PMSM神经网络模型参考自适应速度控制系统仿真 | 第48-60页 |
| 4.1 仿真模型的建立 | 第48-55页 |
| 4.1.1 电机仿真模型 | 第48-49页 |
| 4.1.2 坐标变换仿真模型 | 第49页 |
| 4.1.3 SVPWM仿真模型 | 第49-53页 |
| 4.1.4 MRAS模块仿真模型 | 第53-54页 |
| 4.1.5 基于MRAS的神经网络PMSM矢量控制仿真模型 | 第54-55页 |
| 4.2 仿真结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于DSP的控制系统设计 | 第60-72页 |
| 5.1 系统硬件设计 | 第60-65页 |
| 5.1.1 系统主电路设计 | 第60-62页 |
| 5.1.2 控制电路设计 | 第62-65页 |
| 5.2 系统软件设计 | 第65-68页 |
| 5.2.1 系统主程序 | 第65-66页 |
| 5.2.2 中断处理子程序 | 第66页 |
| 5.2.3 SVPWM子程序 | 第66-67页 |
| 5.2.4 神经网络辨识器子程序设计 | 第67-68页 |
| 5.3 实验研究 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小节 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录A(攻读学位期间发表的学术论文) | 第80-81页 |
| 附录B(攻读学位期间参加的科研工作) | 第81页 |
