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电机传动系统参数辨识方法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-35页
   ·课题研究背景第10页
   ·永磁同步电机发展概述第10-13页
   ·永磁同步电动机系统脉动转矩的分析第13-14页
   ·永磁同步电动机系统脉动转矩的控制方法第14-19页
     ·通过改进电机设计实现转矩脉动最小化的方法第14-16页
     ·通过改进控制系统实现转矩脉动最小化的方法第16-19页
   ·交流传动技术的发展第19-20页
   ·交流伺服系统的发展方向第20-21页
   ·永磁同步电动机控制系统第21-25页
     ·交流伺服控制系统组成第21-24页
     ·电机的PWM调制技术第24-25页
   ·参数辨识在感应电动机中的应用第25-27页
     ·感应电动机概述第25-26页
     ·感应电动机参数辨识技术第26页
     ·感应电动机控制技术第26-27页
   ·参数辨识技术国内外研究现状第27-28页
   ·本文主要研究内容第28-29页
 参考文献第29-35页
第二章 永磁同步电机数学模型及控制系统第35-57页
   ·永磁同步电机数学模型第35-39页
     ·三相静止坐标系下的电机数学模型第35-37页
     ·两相坐标系下的电机数学模型第37-39页
   ·永磁同步电机控制系统第39-46页
     ·矢量控制原理第40-41页
     ·永磁同步电机控制系统第41-42页
     ·永磁同步电机矢量控制系统的数学分析第42-46页
   ·矢量控制下的空间矢量调制第46-52页
     ·空间矢量调制原理第46-48页
     ·空间矢量调制实现第48-50页
     ·扇区的相关计算第50-52页
   ·永磁同步电机控制系统的仿真与实验及结果第52-55页
   ·本章小结第55-56页
 参考文献第56-57页
第三章 基于模型参考自适应系统的电机参数辨识和补偿第57-69页
   ·模型参考自适应第57-62页
     ·模型参考自适应系统设计的基本理论第58-62页
   ·电机数学模型的建立第62-67页
   ·本章小节第67-68页
 参考文献第68-69页
第四章 基于神经网络的电机负载转矩扰动辨识第69-83页
   ·人工神经网络(ANN)模型第69-75页
     ·人工神经网络的发展及应用第69-70页
     ·人工神经网络原理第70-75页
   ·电机负载扰动辨识方案第75-79页
   ·电机负载扰动辨识的计算机仿真第79-81页
   ·本章小结第81页
 参考文献第81-83页
第五章 基于最小二乘法和扩展卡尔曼滤波的电机参数辨识第83-102页
   ·基于最小二乘法的电机参数辨识和状态估计方法第83-91页
     ·最小二乘法基本原理及其递推算法第83-86页
     ·基于最小二乘法的电机参数的递推辨识算法第86-91页
   ·基于卡尔曼滤波的电机参数辨识和状态估计方法第91-100页
     ·卡尔曼滤波器基本原理及其递推算法第91-94页
     ·基于扩展卡尔曼滤波的电机电阻估计第94-100页
   ·本章小结第100页
 参考文献第100-102页
第六章 基于DSP的永磁同步电机矢量控制系统第102-122页
   ·PMSM矢量控制系统设计第102-103页
   ·系统硬件组成第103-111页
     ·主电路第103-105页
     ·控制电路第105-107页
     ·检测电路第107-109页
     ·保护电路第109-110页
     ·控制面板电路第110-111页
   ·系统软件设计第111-115页
     ·软件结构第112-113页
     ·扩展卡尔曼滤波算法第113-115页
   ·实验结果第115-120页
   ·本章小结第120页
 参考文献第120-122页
第七章 总结与展望第122-125页
   ·本文主要工作与创新点第122-123页
   ·后续工作展望第123-125页
致谢第125-126页
攻读博士学位期间发表的论文第126页

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