| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-12页 |
| ·永磁同步电机研究现状和发展方向 | 第11-12页 |
| ·神经网络控制概述 | 第12-14页 |
| ·课题的目的和意义 | 第14-15页 |
| ·本文研究的内容及主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 永磁同步电机数学模型及其控制系统 | 第16-24页 |
| ·永磁同步电机的数学模型 | 第16-21页 |
| ·ABC三相静止坐标系下的模型 | 第16-18页 |
| ·α-β两相静止坐标系下的模型 | 第18-19页 |
| ·d-q两相同步旋转坐标系下的模型 | 第19-21页 |
| ·永磁同步电机转速控制 | 第21-22页 |
| ·永磁同步电机矢量控制技术 | 第22-24页 |
| 第三章 基于MATLAB的永磁同步电机调速控制系统及其仿真模型 | 第24-37页 |
| ·永磁同步电机的空间矢量控制算法 | 第24-29页 |
| ·永磁同步电机调速控制系统的仿真模型 | 第29-34页 |
| ·矢量控制模块 | 第29-33页 |
| ·逆变桥仿真模块 | 第33-34页 |
| ·仿真与分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于BP神经网络的永磁同步电机控制策略研究 | 第37-53页 |
| ·传统PID控制器原理 | 第37-38页 |
| ·神经网络基本原理 | 第38-42页 |
| ·人工神经元模型 | 第38-39页 |
| ·神经网络模型分类 | 第39-40页 |
| ·神经网络的训练 | 第40-42页 |
| ·神经网络控制 | 第42-43页 |
| ·神经网络控制介绍 | 第42页 |
| ·神经网络控制的特点 | 第42页 |
| ·神经网络控制的原理和结构 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络基本理论 | 第43-46页 |
| ·BP神经网络基础 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第44页 |
| ·BP神经网络结构设计和参数选取 | 第44-45页 |
| ·BP网络存在的不足与改进方法 | 第45-46页 |
| ·基于BP神经网络的永磁同步电机自适应转速控制 | 第46-50页 |
| ·基于BP神经网络的永磁同步电机调速控制系统仿真模型 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络控制器仿真模型 | 第50-51页 |
| ·仿真结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于视网膜神经网络的永磁同步电机控制策略研究 | 第53-66页 |
| ·视网膜神经网络的基本理论 | 第53-56页 |
| ·视网膜神经网络原理 | 第53-54页 |
| ·视网膜神经网络模型 | 第54-56页 |
| ·视神经网络的训练 | 第56-58页 |
| ·视神经网络控制器设计 | 第58-59页 |
| ·基于视神经网络的永磁同步电机PI调速控制系统模型 | 第59-60页 |
| ·仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 在学研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
