电力机车的空转识别及防空转研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题的背景与研究意义 | 第10页 |
| 1.2 电力牵引传动系统的基本认识及其发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 机车防空转控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 感应电机状态估计的发展现状 | 第12-15页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 电力牵引交流传动系统 | 第17-31页 |
| 2.1 电力牵引交流传动系统简介 | 第17-18页 |
| 2.2 牵引脉冲整流器及其控制电路 | 第18-21页 |
| 2.2.1 两电平脉冲整流器 | 第18-19页 |
| 2.2.2 脉冲整流器的控制技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 建模与仿真 | 第20-21页 |
| 2.3 牵引逆变器 | 第21-22页 |
| 2.4 牵引逆变器的控制电路 | 第22-26页 |
| 2.4.1 SVPWM的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 SVPWM的Simulink实现 | 第23-26页 |
| 2.5 异步牵引电机的矢量控制系统 | 第26-30页 |
| 2.5.1 矢量控制的基本理论 | 第26-28页 |
| 2.5.2 建模与仿真 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 电力机车的空转识别 | 第31-42页 |
| 3.1 轮轨粘着的基本理论 | 第31-33页 |
| 3.1.1 轮轨的粘着机理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 轮轨间的粘着特性 | 第32-33页 |
| 3.1.3 影响轮轨间粘着的主要因素 | 第33页 |
| 3.2 电力机车单轴动力学模型的建立 | 第33-35页 |
| 3.3 基于蠕滑速度和车轮角加速度的空转识别 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基于蠕滑速度的空转识别 | 第36页 |
| 3.3.2 基于轮对角加速度的空转识别 | 第36-37页 |
| 3.4 基于最优粘着的空转识别 | 第37-40页 |
| 3.4.1 基于角加速度微分的空转识别 | 第37-39页 |
| 3.4.2 基于粘着特性曲线斜率的空转识别 | 第39-40页 |
| 3.5 基于负载转矩的空转识别 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 电力机车的防空转控制研究 | 第42-57页 |
| 4.1 基于组合法的防空转控制 | 第42-44页 |
| 4.2 基于最优粘着的防空转控制 | 第44-48页 |
| 4.2.1 基于加速度微分的防空转控制 | 第44-46页 |
| 4.2.2 基于粘着特性曲线斜率的防空转控制 | 第46-48页 |
| 4.3 基于负载转矩的防空转控制 | 第48-50页 |
| 4.4 模糊控制在机车防空转控制中的应用 | 第50-56页 |
| 4.4.1 模糊控制的基本理论 | 第50-51页 |
| 4.4.2 模糊PI控制器的设计 | 第51-55页 |
| 4.4.3 基于模糊PI的防空转控制仿真 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 电机状态估计在机车防空转控制中的应用 | 第57-76页 |
| 5.1 卡尔曼滤波算法的基本思想 | 第57-61页 |
| 5.1.1 卡尔曼滤波器的算法思想 | 第57-60页 |
| 5.1.2 卡尔曼滤波算法的推导过程 | 第60-61页 |
| 5.2 扩展卡尔曼滤波的算法原理 | 第61-63页 |
| 5.2.1 非线性模型的线性化方法 | 第61-62页 |
| 5.2.2 扩展卡尔曼滤波的算法流程 | 第62-63页 |
| 5.3 基于扩展卡尔曼滤波算法的异步电机状态估计 | 第63-68页 |
| 5.3.1 异步感应电机的数学模型 | 第63-66页 |
| 5.3.2 基于EKF电机状态估计的算法流程 | 第66页 |
| 5.3.3 仿真结果分析 | 第66-68页 |
| 5.4 无迹卡尔曼滤波的算法原理 | 第68-72页 |
| 5.4.1 UT变换原理 | 第69-70页 |
| 5.4.2 UKF算法的实现过程 | 第70-72页 |
| 5.5 UKF仿真结果分析 | 第72-74页 |
| 5.6 不同判据下的空转识别效果对比 | 第74-75页 |
| 5.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第83页 |
