基于能耗优化的变频冰箱控制器设计与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 小型压缩式制冷系统模型化研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 小型压缩式制冷系统控制技术现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 粒子群优化和鲁棒优化的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 研究方案 | 第15-19页 |
| 第2章 基于粒子群优化的鲁棒多目标优化方法 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 PSO算法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 PSO算法的原理和流程 | 第20-21页 |
| 2.3 基于PSO的多目标优化方法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 多目标优化问题描述 | 第21页 |
| 2.3.2 基于maximin适应度选择策略 | 第21-22页 |
| 2.3.3 ε-支配策略 | 第22页 |
| 2.4 鲁棒优化方法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 鲁棒的概念 | 第22-23页 |
| 2.4.2 已有的鲁棒方法 | 第23-24页 |
| 2.5 基于PSO的鲁棒多目标优化算法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 优化策略 | 第24-25页 |
| 2.5.2 算法流程 | 第25-26页 |
| 2.5.3 仿真计算 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于能耗优化的变频冰箱控制策略 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 可行性分析 | 第29-30页 |
| 3.3 冰箱能耗神经网络模型 | 第30-35页 |
| 3.3.1 BP神经网络模型概述 | 第30-32页 |
| 3.3.2 实验方案及实验数据 | 第32-33页 |
| 3.3.3 BP神经网络模型结果分析 | 第33-35页 |
| 3.4 基于鲁棒优化的控制策略 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 控制器硬件设计 | 第37-53页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 控制器硬件总体设计 | 第37-39页 |
| 4.3 主控板硬件设计 | 第39-43页 |
| 4.3.1 电源电路设计 | 第40页 |
| 4.3.2 MCU最小系统电路设计 | 第40-41页 |
| 4.3.3 信号输入电路设计 | 第41-42页 |
| 4.3.4 驱动输出电路设计 | 第42-43页 |
| 4.4 液晶操作板硬件设计 | 第43-46页 |
| 4.4.1 液晶驱动电路设计 | 第44-45页 |
| 4.4.2 电容按键识别电路设计 | 第45-46页 |
| 4.5 变频驱动板硬件设计 | 第46-51页 |
| 4.5.1 电源电路设计 | 第47-48页 |
| 4.5.2 MCU最小系统电路设计 | 第48-49页 |
| 4.5.3 IPM驱动电路设计 | 第49-50页 |
| 4.5.4 反电动势检测电路设计 | 第50-51页 |
| 4.5.5 保护电路的设计 | 第51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 控制器软件设计 | 第53-63页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 人机交互软件总体设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 人机交互操作设计 | 第53-55页 |
| 5.2.2 人机交互流程设计 | 第55-56页 |
| 5.3 变频驱动板软件设计 | 第56-60页 |
| 5.3.1 变频驱动板软件总体结构 | 第56-57页 |
| 5.3.2 直流无刷电机启动过程 | 第57-59页 |
| 5.3.3 速度控制算法的实现 | 第59-60页 |
| 5.4 基于能耗最优温控软件设计 | 第60-62页 |
| 5.4.1 温控原则 | 第60-61页 |
| 5.4.2 温控策略 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 创新点 | 第63-64页 |
| 6.3 展望 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
