首页--工业技术论文--电工技术论文--电机论文--交流电机论文--异步电机论文

基于神经网络的异步电机直接转矩控制研究

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

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:超级电容器用中孔炭和中孔炭复合材料的制备及性能研究
下一篇:风电场监控通信安全研究