摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
1 绪论 | 第8-17页 |
·课题研究背景及意义 | 第8-12页 |
·SRD 调速系统的构成 | 第9-11页 |
·SRD 系统的特点 | 第11-12页 |
·SRD 调速系统的研究发展和现状 | 第12-15页 |
·SR 电机本体优化设计研究 | 第12-13页 |
·SRD 系统的控制策略研究 | 第13页 |
·SRD 调速系统研究热点 | 第13-15页 |
·本论文主要研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
·四相SR 电机的本体设计 | 第15页 |
·转矩脉动抑制 | 第15-16页 |
·论文章节安排 | 第16-17页 |
2 开关磁阻电机本体设计 | 第17-32页 |
·开关磁阻电机设计尺寸确定 | 第17-24页 |
·相数与极数的选择 | 第18页 |
·绕组端电压U 的计算 | 第18页 |
·电磁功率的计算 | 第18-19页 |
·磁负荷和电负荷的选择 | 第19页 |
·峰值电流系数和理想方波电流 | 第19-20页 |
·细长比的选择 | 第20页 |
·主要尺寸的确定 | 第20-21页 |
·其他参数的确定 | 第21-23页 |
·控制参数选取 | 第23页 |
·每相绕组串联匝数 | 第23-24页 |
·槽满率 | 第24页 |
·电流密度 | 第24页 |
·最小电感位置和最大电感位置磁化曲线 | 第24-27页 |
·θ_u 位置下磁化曲线的计算 | 第25页 |
·θ_a 位置下磁化曲线的计算 | 第25-27页 |
·绕组设计 | 第27-28页 |
·定子极间窗口面积Sw | 第27页 |
·相绕组的电阻 | 第27页 |
·绕组的连接方式 | 第27-28页 |
·绕组铜耗 | 第28页 |
·四相 8/6 极 15kW 开关磁阻电机的本体设计 | 第28-32页 |
3 四相8/6 极SR 电机的建模与优化 | 第32-43页 |
·SR 电机的基本方程 | 第32-34页 |
·电压方程 | 第32页 |
·磁链方程 | 第32页 |
·电磁转矩 | 第32-33页 |
·机械运动方程 | 第33页 |
·理想电感模型 | 第33-34页 |
·SR 电机模型建立和仿真 | 第34-38页 |
·SR 电机本体优化 | 第38-43页 |
·SR 电机本体优化方法和措施 | 第38-41页 |
·本文的优化方案和结果 | 第41-43页 |
4 功率变换器设计及位置和电流检测 | 第43-55页 |
·功率变换器的设计和选择 | 第43-51页 |
·功率变换器拓扑结构设计 | 第43-46页 |
·功率交换器的容量计算 | 第46页 |
·功率变换器开关元件的选择 | 第46页 |
·主开关器件的额定电压和额定电流 | 第46-48页 |
·IGBT 的驱动电路 | 第48-49页 |
·功率变换器主电路设计 | 第49-51页 |
·转子位置检测 | 第51-53页 |
·电流检测 | 第53-55页 |
5 SR 电机转矩脉动抑制 | 第55-66页 |
·SR 电机的控制策略 | 第55-58页 |
·线性化控制 | 第55-56页 |
·滑模变结构控制 | 第56-57页 |
·直接转矩控制 | 第57页 |
·智能控制 | 第57-58页 |
·基于径向基神经网络的优化控制 | 第58-62页 |
·径向基神经网络 | 第59页 |
·径向基函数神经元模型 | 第59-60页 |
·RBF 神经网络结构模型 | 第60-61页 |
·RBF 神经网络输出 | 第61-62页 |
·RBF 网络的学习过程 | 第62页 |
·RBF 网络训练和仿真 | 第62-66页 |
·RBF 网络训练 | 第62-64页 |
·基于RBF 神经网络的控制系统 | 第64-65页 |
·结果分析 | 第65-66页 |
6 结论与展望 | 第66-68页 |
·本文结论 | 第66-67页 |
·展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
附录 | 第72-81页 |
致谢 | 第81页 |