| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 PMSM无传感器控制技术研究发展 | 第9页 |
| 1.3 PMSM的无传感器控制技术 | 第9-12页 |
| 1.3.1 高频信号注入(HFI)法 | 第9-10页 |
| 1.3.2 基于人工智能理论的估算方法 | 第10页 |
| 1.3.3 基于观测模型的方法 | 第10-12页 |
| 1.4 分数阶理论在PMSM无传感器控制的应用 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第13-16页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5.2 特色及创新 | 第14-16页 |
| 第二章 PMSM的数学模型和双闭环矢量控制系统 | 第16-26页 |
| 2.1 自然坐标系下的PMSM数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2 PMSM的坐标系变换 | 第17-19页 |
| 2.2.1 Clark变换 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Park变换 | 第18-19页 |
| 2.3 两相坐标系下的PMSM数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3.1 α-β静止坐标系下的PMSM数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 d-q同步旋转坐标系下的PMSM数学模型 | 第20页 |
| 2.4 PMSM双闭环矢量控制原理 | 第20-21页 |
| 2.5 PI调节器参数整定 | 第21-22页 |
| 2.6 PMSM的双闭环PI矢量控制系统仿真 | 第22-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 卡尔曼滤波基本理论简介 | 第26-35页 |
| 3.1 最优滤波问题 | 第26-27页 |
| 3.2 Kalman滤波估计算法原理 | 第27-29页 |
| 3.3 扩展Kalman滤波算法 | 第29-31页 |
| 3.4 无迹Kalman滤波算法 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于SRUKF的PMSM的无传感器控制研究 | 第35-54页 |
| 4.1 基于EKF的PMSM无传感器控制研究 | 第35-38页 |
| 4.1.1 PMSM的EKF数学模型 | 第35-37页 |
| 4.1.2 基于EKF滤波的转速估计算法设计 | 第37-38页 |
| 4.2 基于UKF的PMSM无传感器控制研究 | 第38-41页 |
| 4.2.1 PMSM的UKF数学模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 基于UKF滤波的转速估计算法设计 | 第39-41页 |
| 4.3 基于SRUKF的PMSM无传感器控制研究 | 第41-43页 |
| 4.3.1 平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法的基本思想 | 第41页 |
| 4.3.2 基于SRUKF滤波的转速估计算法设计 | 第41-43页 |
| 4.4 PMSM的无传感器控制仿真结果及分析 | 第43-53页 |
| 4.4.1 基于EKF算法的无传感器控制仿真结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.4.2 基于UKF算法的无传感器控制仿真结果及分析 | 第47-50页 |
| 4.4.3 基于SRUKF算法的无传感器控制仿真结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.4.4 仿真结果总结 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于分数阶EKF的PMSM无传感器控制研究 | 第54-71页 |
| 5.1 分数阶微积分运算G-L定义 | 第54-55页 |
| 5.2 PMSM分数阶定子电流模型 | 第55-56页 |
| 5.3 分数阶卡尔曼滤波算法 | 第56-61页 |
| 5.3.1 分数阶卡尔曼滤波的系统模型 | 第56-58页 |
| 5.3.2 分数阶卡尔曼滤波算法 | 第58-61页 |
| 5.4 基于分数阶EKF的PMSM的无传感器控制 | 第61-63页 |
| 5.5 PMSM的无传感器控制仿真及结果分析 | 第63-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 全文总结和展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
