摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-14页 |
·课题背景 | 第9页 |
·直接转矩控制的研究现状 | 第9-12页 |
·应用神经网络的可行性与优越性 | 第12页 |
·论文的主要工作和结构安排 | 第12-13页 |
·本章小结 | 第13-14页 |
第2章 异步电机直接转矩控制的理论基础和控制原理 | 第14-24页 |
·空间矢量的概念和原理 | 第14-15页 |
·异步电机的电磁特性及动态数学模型 | 第15-18页 |
·传统的直接转矩控制原理 | 第18-23页 |
·逆变器的工作原理 | 第18-19页 |
·定子磁链空间矢量与定子电压空间矢量关系 | 第19-20页 |
·磁链调节 | 第20-21页 |
·转矩调节 | 第21-22页 |
·基于圆形磁链轨迹的直接转矩控制 | 第22页 |
·电压矢量选择表 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第3章 神经网络理论 | 第24-34页 |
·人工神经网络的基本原理 | 第24-27页 |
·神经元模型 | 第24-25页 |
·人工神经网络的拓扑结构 | 第25-26页 |
·神经网络的学习方法 | 第26-27页 |
·BP 神经网络理论 | 第27-33页 |
·BP 网络的结构 | 第27-28页 |
·BP 神经网络的设计 | 第28-29页 |
·BP 网络的算法分析 | 第29-31页 |
·本文用到的 BP 学习算法 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第4章 神经网络定子磁链观测器和电压矢量选择器设计 | 第34-47页 |
·神经网络定子磁链观测 | 第34-43页 |
·目前定子磁链观测方法的局限性 | 第34-36页 |
·基于神经网络的定子磁链观测方法 | 第36-39页 |
·神经网络定子磁链观测器的训练 | 第39-43页 |
·神经网络电压矢量选择器设计 | 第43-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第5章 仿真实验与结果分析 | 第47-54页 |
·MATLAB/Simulink 语言简介 | 第47-48页 |
·系统仿真模型 | 第48-50页 |
·神经网络定子磁链观测器模型 | 第48-49页 |
·DTC 系统的仿真模型 | 第49-50页 |
·仿真结果与分析 | 第50-53页 |
·传统的直接转矩控制系统的仿真结果 | 第50-51页 |
·基于神经网络的 DTC 系统仿真 | 第51-52页 |
·两种控制系统的转速对比 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第6章 总结和展望 | 第54-56页 |
·总结 | 第54页 |
·展望 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
附录A 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |
附录B 电压矢量选择器训练样本 | 第61-62页 |
附录C 神经网络电压矢量选择器训练程序 | 第62-63页 |
附录D 神经网络定子磁链观测器训练程序 | 第63-66页 |
附录E 定子磁链观测器部分训练样本 | 第66-71页 |