| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 本文研究背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.2 非线性系统控制发展概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 经典非线性系统控制 | 第11页 |
| 1.2.2 反馈线性化控制 | 第11-12页 |
| 1.2.3 智能控制 | 第12-14页 |
| 1.2.4 自抗扰控制 | 第14页 |
| 1.3 辨识方法概述 | 第14-15页 |
| 1.3.1 机理建模辨识法 | 第15页 |
| 1.3.2 回归分析建模辨识法 | 第15页 |
| 1.3.3 人工智能建模辨识法 | 第15页 |
| 1.4 多电机系统控制发展概况 | 第15-16页 |
| 1.5 本文研究思路的提出 | 第16-17页 |
| 1.6 本文内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 PSOBPNN组合逆控制系统 | 第19-36页 |
| 2.1 PSO优化BP算法 | 第19-22页 |
| 2.1.1 BP神经网络简述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 PSO优化算法 | 第20页 |
| 2.1.3 PSOBP优化算法 | 第20-22页 |
| 2.2 PSOBPNN右广义逆控制系统 | 第22-26页 |
| 2.2.1 广义逆系统理论 | 第22-23页 |
| 2.2.2 系统右可逆性分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3 右广义逆系统的构建 | 第24-25页 |
| 2.2.4 PSOBPNN右广义逆系统 | 第25-26页 |
| 2.3 基于跟踪微分器的PSOBPNN左逆辨识系统 | 第26-34页 |
| 2.3.1 左逆系统的辨识原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2“内含传感器”的建模方法 | 第27-31页 |
| 2.3.3 系统左可逆性分析 | 第31-32页 |
| 2.3.4 基于跟踪微分器的左逆辨识系统构建 | 第32-34页 |
| 2.3.5 TD-PSOBPNN左逆辨识系统 | 第34页 |
| 2.4 PSOBPNN组合逆控制系统构建 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 两电机变频调速系统数学模型及其控制策略 | 第36-47页 |
| 3.1 两电机变频调速系统扰动来源 | 第36-37页 |
| 3.2 两电机变频调速系统数学模型 | 第37-39页 |
| 3.3 两电机PSOBPNN组合逆系统构建 | 第39-43页 |
| 3.3.1 两电机PSOBPNN右广义逆系统构建 | 第39-41页 |
| 3.3.2 两电机TD-PSOBPNN左逆辨识系统构建 | 第41-43页 |
| 3.3.3 两电机PSOBPNN组合逆系统构建 | 第43页 |
| 3.4 基于PSOBPNN组合逆的两电机ADRC控制系统 | 第43-46页 |
| 3.4.1 自抗扰控制器原理结构 | 第43-45页 |
| 3.4.2 两电机变频调速系统的PSOBPNN组合逆ADRC控制策略 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于PSOBPNN组合逆的两电机ADRC控制仿真 | 第47-58页 |
| 4.1 两电机变频调速系统模型构建 | 第47页 |
| 4.2 系统样本采集 | 第47-48页 |
| 4.3 PSOBPNN离线训练 | 第48-51页 |
| 4.4 基于PSOBPNN组合逆的两电机ADRC控制仿真模型搭建实现 | 第51-53页 |
| 4.5 仿真及分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 基于PSOBPNN组合逆的两电机ADRC控制实验 | 第58-68页 |
| 5.1 多电机变频调速系统实验平台设计 | 第58页 |
| 5.2 系统硬件部分 | 第58-60页 |
| 5.2.1 驱动部分 | 第58-59页 |
| 5.2.2 控制部分 | 第59-60页 |
| 5.2.3 检测部分 | 第60页 |
| 5.3 系统软件部分 | 第60-62页 |
| 5.3.1 上位机监控软件 | 第60页 |
| 5.3.2 下位机编程软件 | 第60-62页 |
| 5.4 系统通讯部分 | 第62-63页 |
| 5.5 实验验证 | 第63-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 硕士期间科研情况 | 第76页 |
