基于超螺旋滑模观测器的永磁同步曳引调速系统的研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 电梯发展历程与前景 | 第13-14页 |
| 1.2 电梯曳引系统与驱动技术 | 第14-16页 |
| 1.2.1 电梯的基本构成及工作原理 | 第14-15页 |
| 1.2.2 电梯曳引机驱动技术简介 | 第15-16页 |
| 1.3 课题意义与应用前景 | 第16-17页 |
| 1.4 内容提要及章节简述 | 第17-18页 |
| 第2章 永磁曳引电机的磁场模型 | 第18-38页 |
| 2.1 PMSM的基本构成 | 第18-19页 |
| 2.2 PMSM的磁场模型 | 第19-24页 |
| 2.2.1 永磁体直接离散处理法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 等效面电流法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 PMSM的有限元模型 | 第23-24页 |
| 2.3 PMSM的动态模型 | 第24-28页 |
| 2.4 PMSM模型的仿真 | 第28-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 改进超螺旋滑模观测器 | 第38-64页 |
| 3.1 滑模观测器的基本原理 | 第38-40页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滑模观测器 | 第40-44页 |
| 3.2.1 基于卡尔曼滤波器的滑模控制 | 第40-43页 |
| 3.2.2 曳引电机的扩展状态模型 | 第43-44页 |
| 3.3 卡尔曼滤波器对转子转速的估测 | 第44-45页 |
| 3.4 改进粒子群算法 | 第45-51页 |
| 3.4.1 粒子群算法的基本形式 | 第46-47页 |
| 3.4.2 粒子群算法的寻优过程 | 第47-48页 |
| 3.4.3 粒子群算法的优化 | 第48-49页 |
| 3.4.4 粒子群算法的控制参数 | 第49-51页 |
| 3.5 支持向量机原理 | 第51-55页 |
| 3.5.1 线性情况 | 第51-54页 |
| 3.5.2 非线性情况 | 第54-55页 |
| 3.6 PSO联合SVM对卡尔曼滤波器的优化 | 第55-58页 |
| 3.6.1 离散化观测器模型 | 第55-57页 |
| 3.6.2 PSO联合SVM法优化的DTSTA | 第57-58页 |
| 3.7 实验仿真 | 第58-62页 |
| 3.8 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于无速度传感器的控制算法 | 第64-86页 |
| 4.1 经典控制算法 | 第64-65页 |
| 4.1.1 基于反正切函数的转速估测算法 | 第64-65页 |
| 4.1.2 锁相环位置跟踪 | 第65页 |
| 4.2 自适应控制算法 | 第65-67页 |
| 4.3 选层信号控制算法 | 第67-69页 |
| 4.4 模型搭建与结果分析 | 第69-85页 |
| 4.4.1 模型搭建 | 第69-76页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第76-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 总结和展望 | 第86-88页 |
| 5.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 5.2 创新点 | 第87页 |
| 5.3 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第96页 |
