| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 永磁同步电机的发展及现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 模糊神经网络算法的发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容的安排 | 第12-14页 |
| 第2章 永磁同步电机控制理论模型 | 第14-25页 |
| 2.1 永磁同步电机的结构 | 第14页 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 | 第14-20页 |
| 2.2.1 A、B、C三相坐标系中永磁同步电机数学模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 α、β、o坐标系中永磁同步电机数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 d、q、o坐标系中永磁同步电机数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 永磁同步电机调速系统控制策略 | 第20-24页 |
| 2.3.1 矢量控制技术 | 第20-21页 |
| 2.3.2 直接转矩技术 | 第21-23页 |
| 2.3.3 矢量控制技术与直接转矩技术的比较 | 第23-24页 |
| 2.4 永磁同步电机的电流控制方法 | 第24-25页 |
| 第3章 永磁同步电机矢量控制系统设计 | 第25-32页 |
| 3.1 永磁同步电机控制系统电流环的分析及设计 | 第26-28页 |
| 3.2 永磁同步电机控制系统速度环的分析及设计 | 第28-30页 |
| 3.3 永磁同步电机控制系统位置环的分析及设计 | 第30-32页 |
| 第4章 模糊神经网络及其算法的研究 | 第32-51页 |
| 4.1 神经网络控制算法的研究 | 第32-39页 |
| 4.1.1 神经网络的模型 | 第32-35页 |
| 4.1.2 BP神经网络PI控制算法 | 第35-39页 |
| 4.2 模糊控制算法的研究 | 第39-43页 |
| 4.2.1 模糊逻辑控制理论 | 第39页 |
| 4.2.2 模糊PI控制算法 | 第39-43页 |
| 4.3 模糊神经网络控制算法的研究 | 第43-51页 |
| 4.3.1 常规模糊神经网络的模型及学习算法 | 第43-46页 |
| 4.3.2 补偿模糊神经网络的模型及学习算法 | 第46-51页 |
| 第5章 基于模糊神经网络算法的PMSM位置控制 | 第51-68页 |
| 5.1 永磁同步电机控制系统仿真方案与实现 | 第51-57页 |
| 5.1.1 永磁同步电机仿真模型 | 第51-52页 |
| 5.1.2 坐标变换仿真模型 | 第52-54页 |
| 5.1.3 SVPWM仿真模型 | 第54-57页 |
| 5.2 传统PID对PMSM位置控制的仿真与分析 | 第57-59页 |
| 5.3 模糊神经网络及其算法对PMSM位置控制的仿真 | 第59-67页 |
| 5.3.1 基于神经网络PID的PMSM位置控制仿真与分析 | 第59-61页 |
| 5.3.2 基于模糊PID的PMSM位置控制仿真与分析 | 第61-63页 |
| 5.3.3 基于模糊神经网络PID的PMSM位置控制仿真与分析 | 第63-67页 |
| 5.4 仿真结果分析及结论 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
