基于智能算法的直接转矩控制系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·现代交流调速的发展 | 第10-12页 |
| ·新型大功率电力电子器件的发展 | 第11页 |
| ·交流电机的控制策略 | 第11-12页 |
| ·直接转矩控制的现状 | 第12-15页 |
| ·磁链观测方法的改进 | 第12-13页 |
| ·状态选择器的改进 | 第13-14页 |
| ·无速度传感器技术研究 | 第14-15页 |
| ·论文工作简介 | 第15-17页 |
| 第二章 异步电动机直接转矩控制原理 | 第17-35页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·交流异步电动机的数学模型 | 第17-22页 |
| ·静止两项坐标系的数学模型 | 第18-20页 |
| ·异步电机的空间矢量的等效电路 | 第20-22页 |
| ·逆变器的电压状态与数学模型 | 第22-23页 |
| ·电压空间矢量 | 第23-25页 |
| ·直接转矩控制的基本原理 | 第25-35页 |
| ·磁链的估算和观测 | 第25-27页 |
| ·电磁转矩的估算和观测 | 第27页 |
| ·电压空间矢量对磁链和转矩的影响 | 第27-29页 |
| ·磁链自控制和转矩自控制 | 第29-31页 |
| ·定子磁链空间位置的确定 | 第31-33页 |
| ·空间电压矢量的选择 | 第33-35页 |
| 第三章 灰色预测算法在DTC领域的应用 | 第35-47页 |
| ·无速度传感器技术 | 第35页 |
| ·BP神经网络转速辨识器 | 第35-40页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第36-38页 |
| ·改进的BP神经网络 | 第38-40页 |
| ·转速辨识模型 | 第40页 |
| ·利用灰色预测优化BP神经网络转速辨识器 | 第40-46页 |
| ·灰色预测GM(1,1)模型 | 第41-44页 |
| ·趋势预测 | 第44-45页 |
| ·组合预测模型 | 第45页 |
| ·灰色神经网络转速辨识器 | 第45-46页 |
| ·DTC系统中引入灰色预测算法的好处 | 第46-47页 |
| 第四章 直接转矩系统的仿真实现 | 第47-54页 |
| ·MATLAB/SIMULINK简介 | 第47-48页 |
| ·系统仿真模型的建立 | 第48-49页 |
| ·直接转矩控制系统各种各种参数的设置 | 第48-49页 |
| ·磁链区间判断 | 第49页 |
| ·开关状态选择 | 第49页 |
| ·仿真过程中的一些注意事项 | 第49-50页 |
| ·系统仿真结果及分析 | 第50-54页 |
| 第五章 直接转矩控制系统的数字化实现 | 第54-69页 |
| ·系统硬件结构 | 第54-56页 |
| ·主回路硬件系统 | 第55页 |
| ·控制回路硬件系统 | 第55-56页 |
| ·数字信号处理芯片TMS320F240简介 | 第56-61页 |
| ·TMS320F240的结构特点 | 第58页 |
| ·TMS320F240的内核CPU | 第58-60页 |
| ·TMS320F240的外设功能模块 | 第60-61页 |
| ·DSP芯片的运算格式 | 第61-63页 |
| ·系统软件设计 | 第63-67页 |
| ·DSP软件设计的编程语言 | 第63-64页 |
| ·主程序设计 | 第64-65页 |
| ·初始化模块 | 第65-67页 |
| ·程序内容 | 第67页 |
| ·实验的结果与分析 | 第67-69页 |
| ·实验平台环境 | 第67页 |
| ·灰色BP神经网络转速辨识结果分析 | 第67-68页 |
| ·基于神经网络的转速辨识器指标分析 | 第68-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 在学研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
