| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 近代交流调速的发展概况 | 第8-10页 |
| 1.2 交流调速中的智能控制和数字控制 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 矢量控制的基本原理 | 第13-23页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 原型电机的统一方程 | 第13-15页 |
| 2.3 感应电动机坐标变换 | 第15-18页 |
| 2.3.1 坐标变换约束条件 | 第15页 |
| 2.3.2 三相静止坐标系(3S)到两相静止坐标系(2S) | 第15-17页 |
| 2.3.3 两相静止DQ轴系到同步旋转MT轴系的变换 | 第17-18页 |
| 2.4 任一MT坐标中的基本方程式 | 第18-20页 |
| 2.5 矢量控制基本方程 | 第20-23页 |
| 第三章 模糊神经网络 | 第23-41页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 模糊神经网络的学习算法 | 第24-40页 |
| 3.2.1 神经网络的BP学习算法 | 第24-26页 |
| 3.2.2 一种新的模糊神经网络学习方法 | 第26-37页 |
| 3.2.2.1 隐层的BP学习算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2.2 隐层分步学习方法 | 第29-31页 |
| 3.2.2.3 模糊化层和去模糊化层参数的训练 | 第31-37页 |
| 3.2.3 仿真研究 | 第37-40页 |
| 3.3 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于滑模变结构模糊神经网络的感应电机矢量控制 | 第41-59页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 滑模变结构矢量控制 | 第41-56页 |
| 4.2.1 滑模变结构系统 | 第41-42页 |
| 4.2.2 模糊神经网络在滑模变结构矢量控制中的应用 | 第42-47页 |
| 4.2.3 模糊神经网络的训练 | 第47-52页 |
| 4.2.4 转子参数的修正 | 第52-56页 |
| 4.3 仿真研究 | 第56-58页 |
| 4.4 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 感应电动机矢量控制系统的设计 | 第59-71页 |
| 5.1 系统硬件组成 | 第59-62页 |
| 5.2 系统软件组成 | 第62-63页 |
| 5.3 数据处理 | 第63页 |
| 5.4 电流和电压的采样 | 第63-65页 |
| 5.5 坐标变换中的正余弦求取 | 第65-66页 |
| 5.6 PWM信号的产生 | 第66-70页 |
| 5.7 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 提要 | 第80-112页 |
