| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| §1-1 交流电机调速技术的发展和现状 | 第9-10页 |
| §1-2 直接转矩控制技术 | 第10-12页 |
| 1-2-1 直接转矩控制技术的产生 | 第10页 |
| 1-2-2 直接转矩控制技术的现状 | 第10-11页 |
| 1-2-3 直接转矩控制技术的发展及改进 | 第11-12页 |
| §1-3 智能控制理论的应用与发展 | 第12-13页 |
| §1-4 本文的主要工作及研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 直接转矩系统原理及低速性能分析 | 第14-25页 |
| §2-1 交流电机的数学模型 | 第14-17页 |
| §2-2 直接转矩控制原理介绍 | 第17-22页 |
| §2-3 DTC系统磁链和转矩控制及低速性能分析 | 第22-25页 |
| 2-3-1 DTC系统磁链和转矩控制性能分析 | 第22-23页 |
| 2-3-2 DTC低速转矩性能分析 | 第23-25页 |
| 第三章 智能控制方法的研究 | 第25-34页 |
| §3-1 控制理论发展简史 | 第25页 |
| 3-1-1 经典控制理论阶段 | 第25页 |
| 3-1-2 现代控制理论阶段 | 第25页 |
| 3-1-3 大系统理论和智能控制理论阶段 | 第25页 |
| §3-2 模糊控制 | 第25-27页 |
| 3-2-1 模糊控制的发展和应用概况 | 第25-26页 |
| 3-2-2 模糊控制的基本结构和组成 | 第26-27页 |
| §3-3 神经网络控制 | 第27-33页 |
| 3-3-1 神经网络的发展概况 | 第28页 |
| 3-3-2 常用神经网络结构和学习算法 | 第28-29页 |
| 3-3-3 前馈神经网络 | 第29-31页 |
| 3-3-4 反馈神经网络 | 第31页 |
| 3-3-5 模糊神经网络 | 第31-33页 |
| §3-4 遗传算法 | 第33-34页 |
| 第四章 直接转矩控制系统低速性能的改进方法及仿真研究 | 第34-49页 |
| §4-1 MATLAB仿真工具简介 | 第34-35页 |
| §4-2 直接转矩传统控制方法及仿真结果 | 第35-36页 |
| §4-3 电压矢量占空比调节法及仿真结果 | 第36-44页 |
| 4-3-1 仿真系统结构图 | 第36-37页 |
| 4-3-2 电压矢量的选择 | 第37-39页 |
| 4-3-3 占空比调节转矩跟踪子系统 | 第39-41页 |
| 4-3-4 仿真结果 | 第41-43页 |
| 4-3-5 仿真结果分析 | 第43-44页 |
| §4-4 定子绕组智能观测器的研究 | 第44-49页 |
| 4-4-1 人工神经网络的功能特性 | 第44页 |
| 4-4-2 定子绕组智能观测器 | 第44-47页 |
| 4-4-3 定子绕组BP神经网络训练样本的实验数据 | 第47页 |
| 4-4-4 定子绕组神经网络观测器的BP算法的程序及仿真结果 | 第47-48页 |
| 4-4-5 结果分析 | 第48-49页 |
| 第五章 直接转矩控制系统的实现 | 第49-58页 |
| §5-1 直接转矩控制系统策略选择 | 第49-51页 |
| §5-2 硬件系统结构 | 第51-56页 |
| 5-2-1 硬件电路简介 | 第51-55页 |
| 5-2-2 硬件电路器件的选择 | 第55-56页 |
| §5-3 系统软件结构的设计 | 第56-57页 |
| 5-3-1 软件设计工具CCS | 第56页 |
| 5-3-2 系统的软件结构 | 第56-57页 |
| 5-3-3 定子绕组神经网络观测器BP算法的程序实现 | 第57页 |
| §5-4 系统实验结果及分析 | 第57-58页 |
| 第六章 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第62页 |
