| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题来源、研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·永磁同步电动机伺服系统 | 第10-15页 |
| ·自适应逆控制的研究现状与发展 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 永磁同步电动机建模及矢量控制方法 | 第19-36页 |
| ·永磁同步电动机的分类与结构 | 第19-20页 |
| ·永磁同步电动机数学模型 | 第20-23页 |
| ·永磁同步电动机矢量控制方法 | 第23-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于动态RBF神经网络和FIR滤波器的非线性自适应逆控制 | 第36-61页 |
| ·自适应逆控制系统及自适应滤波器 | 第36-42页 |
| ·最小均方算法及其稳定性 | 第42-46页 |
| ·基于相关误差的非线性变步长LMS算法 | 第46-53页 |
| ·基于动态RBF神经网络和FIR滤波器的非线性自适应逆控制 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于混沌多群体粒子群优化算法的神经网络参数离线优化 | 第61-78页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第61-62页 |
| ·粒子群优化算法稳定性分析 | 第62-64页 |
| ·粒子群优化算法的改进策略 | 第64-66页 |
| ·混沌多群体粒子群优化算法 | 第66-74页 |
| ·基于粒子群优化算法的神经网络参数离线优化 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 永磁同步电动机复合自适应逆控制 | 第78-102页 |
| ·永磁同步电动机逆系统的可实现性 | 第78-80页 |
| ·永磁同步电动机自适应逆控制 | 第80-91页 |
| ·永磁同步电动机复合自适应逆控制 | 第91-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 永磁同步电动机控制系统实现 | 第102-121页 |
| ·永磁同步电动机控制系统硬件设计 | 第102-110页 |
| ·永磁同步电动机控制系统软件设计 | 第110-115页 |
| ·系统实验和结果分析 | 第115-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第七章 总结与展望 | 第121-123页 |
| 图目录 | 第123-126页 |
| 表目录 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和科研工作 | 第132-133页 |
| 附录 | 第133-139页 |
