基于神经网络的单相逆变器的控制
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 逆变电源的发展与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 单相逆变电源性能分析 | 第13-17页 |
| 1.3.1 单相逆变电源性能指标 | 第13页 |
| 1.3.2 影响单相逆变电源性能的主要因素 | 第13-14页 |
| 1.3.3 谐波的危害与治理 | 第14-17页 |
| 1.4 逆变电源数字控制技术 | 第17-21页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第21-23页 |
| 第2章 单相逆变电路控制系统结构 | 第23-33页 |
| 2.1 单相逆变电路结构 | 第23-25页 |
| 2.1.1 逆变电路基本工作原理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 逆变电路结构 | 第24-25页 |
| 2.2 单相逆变电路数学模型 | 第25-27页 |
| 2.3 传统PI控制 | 第27-30页 |
| 2.4 控制系统描述 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于神经网络的谐波估算 | 第33-51页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第33-36页 |
| 3.1.1 人工神经网络理论 | 第33-35页 |
| 3.1.2 神经网络模型分类 | 第35-36页 |
| 3.2 Hopfield神经网络 | 第36-39页 |
| 3.3 Hopfield神经网络谐波检测与估算 | 第39-45页 |
| 3.3.1 Hopfield神经网络谐波检测原理 | 第39-41页 |
| 3.3.2 状态方程的建立 | 第41-43页 |
| 3.3.3 频率特性分析 | 第43-45页 |
| 3.4 Hopfield神经网络谐波检测模型仿真 | 第45-47页 |
| 3.5 比较与验证 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 单相逆变电源的神经网络控制及仿真 | 第51-67页 |
| 4.1 单相逆变电源的开环输出特性 | 第51-52页 |
| 4.2 输出电压基波跟踪控制策略 | 第52-57页 |
| 4.2.1 幅相分解及PI控制 | 第52-54页 |
| 4.2.2 输出电压基波跟踪控制策略仿真分析 | 第54-57页 |
| 4.3 谐波补偿技术 | 第57-66页 |
| 4.3.1 单相逆变电源输出电压谐波分析 | 第58-60页 |
| 4.3.2 前馈补偿控制 | 第60-62页 |
| 4.3.3 噪声反馈补偿控制 | 第62-64页 |
| 4.3.4 前馈及噪声反馈谐波综合补偿控制 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 单相逆变器硬件电路设计 | 第67-81页 |
| 5.1 功率主电路 | 第67-71页 |
| 5.1.1 直流侧电容的选择 | 第67-68页 |
| 5.1.2 IGBT器件的选择 | 第68-69页 |
| 5.1.3 驱动板的选取 | 第69页 |
| 5.1.4 输出滤波器设计 | 第69-71页 |
| 5.2 主控单元设计 | 第71-76页 |
| 5.2.1 DSP最小系统设计 | 第72-74页 |
| 5.2.2 检测电路设计 | 第74-75页 |
| 5.2.3 PWM驱动电平转换电路设计 | 第75-76页 |
| 5.2.4 通信电路设计 | 第76页 |
| 5.3 上位机监控单元 | 第76-77页 |
| 5.4 控制算法软件设计 | 第77页 |
| 5.5 实验验证 | 第77-80页 |
| 5.5.1 单相逆变电源带阻性负载实验 | 第77-78页 |
| 5.5.2 单相逆变电源突加负载实验 | 第78-79页 |
| 5.5.3 单相逆变电源带非线性负载实验 | 第79-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 本文总结 | 第81页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
