| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·直接转矩系统综述 | 第10-12页 |
| ·人工智能 | 第12-14页 |
| ·直接转矩系统存在的问题和解决方案 | 第14-15页 |
| ·论文的主要任务 | 第15-16页 |
| 2 直接转矩控制系统的基本原理和基本组成 | 第16-27页 |
| ·异步电动机数学模型 | 第16-18页 |
| ·异步电动机的直接转矩控制 | 第18-27页 |
| ·磁链的运动轨迹控制 | 第18-22页 |
| ·转矩直接控制 | 第22-23页 |
| ·电压矢量表 | 第23-24页 |
| ·电压矢量作用分析 | 第24-27页 |
| 3 智能算法的研究 | 第27-37页 |
| ·各种智能控制算法 | 第27-34页 |
| ·模糊控制 | 第27-28页 |
| ·神经网络 | 第28-30页 |
| ·遗传算法 | 第30-32页 |
| ·免疫算法 | 第32-34页 |
| ·智能算法的集成 | 第34-37页 |
| ·模糊神经网络 | 第35页 |
| ·免疫遗传算法 | 第35-37页 |
| 4 基于集成智能算法的DTC系统 | 第37-48页 |
| ·基于模糊神经网络控制器的直接转矩控制系统 | 第38-44页 |
| ·模糊神经网络控制器结构的设计 | 第38-42页 |
| ·模糊神经网络算法的学习 | 第42-44页 |
| ·采用免疫遗传算法优化模糊神经网络控制器 | 第44-48页 |
| 5 DTC系统的仿真与仿真结果 | 第48-58页 |
| ·MATLAB／SIMULINK软件 | 第48-49页 |
| ·DTC系统模型的建立 | 第49-54页 |
| ·磁链模型 | 第50页 |
| ·转矩模型 | 第50-51页 |
| ·开关信号选择单元 | 第51页 |
| ·转矩磁链调节器模型 | 第51-52页 |
| ·速度调节器模型 | 第52页 |
| ·坐标变换器模型 | 第52页 |
| ·电机及逆变器模型 | 第52-53页 |
| ·基于IGA的FNN调节器模型 | 第53-54页 |
| ·仿真结果与分析 | 第54-58页 |
| ·六边形磁链轨迹和圆形磁链轨迹直接转矩控制的分析 | 第54-55页 |
| ·采用集成智能算法的DTC仿真系统与传统的DTC仿真系统的对比分析 | 第55-58页 |
| 6 控制系统的实现 | 第58-66页 |
| ·系统硬件设计 | 第58-64页 |
| ·异步电机 | 第58页 |
| ·DSP控制电路 | 第58-62页 |
| ·主电路 | 第62-64页 |
| ·系统软件设计 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 在学研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |