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 |