摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-20页 |
·课题的研究背景与意义 | 第11页 |
·线控制动系统的基本结构与工作原理 | 第11-13页 |
·线控制动系统的基本结构 | 第11-12页 |
·线控制动系统的工作原理 | 第12-13页 |
·开关磁阻电机的工作原理和发展现状 | 第13-18页 |
·开关磁阻电机控制系统的组成及工作原理 | 第14-15页 |
·开关磁阻电机建模方法的发展 | 第15-16页 |
·开关磁阻电机控制策略简介 | 第16-17页 |
·开关磁阻电机控制系统优缺点 | 第17-18页 |
·论文研究的主要难点与内容安排 | 第18-20页 |
·论文研究的主要难点 | 第18-19页 |
·论文内容安排 | 第19-20页 |
第2章 开关磁阻电机控制系统组成及工作原理 | 第20-30页 |
·开关磁阻电机转矩控制系统的组成 | 第20-21页 |
·开关磁阻电机控制系统的工作原理 | 第21-22页 |
·开关磁阻电机基本方程 | 第21-22页 |
·开关磁阻电机单相转矩控制流程 | 第22页 |
·转子位置角和功率变换器的建模及仿真 | 第22-26页 |
·转子位置角的计算模块 | 第23-24页 |
·功率变换器模块 | 第24页 |
·转子位置角计算模块和功率变换器模块联合仿真 | 第24-26页 |
·转子间转矩分配控制器 | 第26-29页 |
·开关磁阻电机振动、噪声产生的原因 | 第26页 |
·转矩分配策略研究 | 第26-27页 |
·转矩分配模块的设计 | 第27-28页 |
·转矩分配模块仿真试验 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于 RBF 神经网络的开关磁阻电机建模 | 第30-38页 |
·开关磁阻电机建模现有方法及其优缺点 | 第30-31页 |
·RBF 神经网络原理简介 | 第31-33页 |
·径向基神经网络模型 | 第31-32页 |
·径向基神经网络模型函数逼近原理 | 第32-33页 |
·应用 RBF 神经网络建立开关磁阻电机模型 | 第33-37页 |
·开关磁阻电机电磁特性数据采集 | 第33-34页 |
·开关磁阻电机网络模型的建立和训练 | 第34-37页 |
·仿真结果分析 | 第37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第4章 RBF 神经网络混合参数优化新方法及在 SR 电机建模中的应用 | 第38-51页 |
·现有 RBF 神经网络参数优化方法分析 | 第38页 |
·结构化非线性参数优化方法 | 第38-42页 |
·粒子群算法 | 第42-44页 |
·基本粒子群优化算法原理 | 第42-43页 |
·量子粒子群优化算法原理 | 第43页 |
·量子粒子群优化步骤 | 第43-44页 |
·QPSO-SNPOM 混合优化方法 | 第44-45页 |
·QPSO-SNPOM 混合优化算法的优势 | 第44页 |
·QPSO-SNPOM 混合算法的基本思想及步骤 | 第44-45页 |
·QPSO-SNPOM 混合算法在开关磁阻电机建模中的应用 | 第45-47页 |
·开关磁阻电机转矩模型的建立 | 第47-50页 |
·开关磁阻电机转矩值的求取 | 第47-48页 |
·开关磁阻电机训练仿真 | 第48-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第5章 开关磁阻电机控制器设计 | 第51-67页 |
·开关磁阻电机控制器设计要求 | 第51-52页 |
·开关磁阻电机控制参数 | 第52页 |
·线控制动系统制动工况分类 | 第52页 |
·模糊控制策略简介 | 第52-55页 |
·模糊控制基本原理 | 第53-55页 |
·模糊控制策略的特点 | 第55页 |
·滑模变结构控制算法简介 | 第55-57页 |
·滑模变结构控制算法基本原理 | 第55-57页 |
·滑模变结构控制算法的优缺点 | 第57页 |
·模糊滑模控制器设计 | 第57-61页 |
·开关磁阻电机转矩控制系统设计 | 第61-63页 |
·仿真试验及结果分析 | 第63-66页 |
·启动工况下仿真试验及结论 | 第63-64页 |
·转矩连续变化工况下仿真试验及结论 | 第64-65页 |
·干扰工况下仿真试验及结论 | 第65-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
总结与展望 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第74页 |