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开关磁阻电机在线控制动系统中的应用与研究

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

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