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基于神经网络的细纱机自适应控制系统研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-14页
   ·课题研究目的和意义第8页
   ·国内外细纱机现状和发展趋势第8-11页
     ·国外新型细纱机的主要技术特点第8-10页
     ·国产新型细纱机的主要技术特点第10页
     ·细纱机的发展趋势和新型控制技术的应用第10-11页
   ·人工神经网络的介绍第11-12页
     ·人工神经网络的发展及应用现状第11-12页
     ·神经网络控制在电气传动中的应用第12页
   ·学位论文的主要内容第12-14页
第二章 细纱机的系统分析与智能控制系统的总体设计第14-21页
   ·细纱机的工艺简介第14-15页
   ·细纱机工艺的主要参数计算第15-16页
   ·细纱卷绕工艺参数的计算第16-17页
   ·传统细纱机的传动路线和控制策略及其不足第17-18页
   ·智能控制系统的总体设计第18-20页
     ·智能控制系统的硬件构成第18-19页
     ·智能控制系统的控制原理及特点第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 无刷直流电机的分析与建模仿真第21-36页
   ·无刷直流电机简介第21-22页
   ·无刷直流电机的结构第22-24页
   ·无刷直流电机的工作原理第24-26页
   ·无刷直流电机的数学模型第26-28页
     ·电压方程第27页
     ·转矩方程第27-28页
   ·无刷直流电机的工作特性和传递函数第28-30页
     ·有关的数学方程式第28-29页
     ·稳态工作特性第29页
     ·动态工作特性第29-30页
   ·转矩脉动分析第30-31页
     ·电磁因素引起的转矩脉动第30页
     ·电流换向引起的转矩脉动第30页
     ·齿槽引起的转矩脉动第30页
     ·电枢反应造成的转矩脉动第30-31页
     ·机械工艺引起的转矩脉动第31页
   ·基于MATLAB/SIMULINK的BLDCM系统模型的建立第31-34页
     ·电压源逆变器模块第31-32页
     ·无刷直流电机本体模块第32页
     ·速度控制器模块第32-33页
     ·磁极位置传感器功能模块第33-34页
   ·SIMULINK 仿真结果第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于神经网络的无刷直流电机自适应速度控制第36-49页
   ·概述第36页
   ·基于神经网络的系统辨识建模原理第36-38页
     ·神经网络的辨识方式第37页
     ·神经网络辨识模型拓扑结构的选择第37页
     ·辨识输入信号及其数据样本的获取第37-38页
     ·样本数据的分析与处理第38页
     ·神经网络的训练与测试第38页
   ·RBF人工神经网络第38-41页
     ·RBF网络的结构和特点第38-40页
     ·RBF网络的常用学习算法第40-41页
   ·改进的RBF网络学习算法第41-43页
     ·RBF网络的离线训练第41-42页
     ·RBF网络的在线训练第42-43页
   ·单神经元自适应PID控制第43-45页
   ·基于改进的RBF神经网络在线辨识的无刷直流电机单神经元自适应PID控制算法第45-46页
   ·仿真结果分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 无刷直流电机智能控制器的硬件电路设计第49-60页
   ·无刷直流电机的控制系统概况第49页
   ·TMS320LF2407 DSP 功能和特点第49-51页
   ·三相无刷直流电机的DSP控制系统策略第51-52页
   ·系统硬件设计第52-59页
     ·系统构架第52-53页
     ·开关主电路第53页
     ·驱动电路第53-54页
     ·过压和欠压保护电路第54-55页
     ·位置信号采样电路第55-56页
     ·RS-485通信电路第56-58页
     ·电流采样电路第58页
     ·DSP的时钟电路第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 智能控制系统软件设计第60-69页
   ·PLC程序设计第60-62页
     ·控制主程序第60页
     ·通信子程序第60-61页
     ·测速计算子程序第61页
     ·参数设定显示子程序第61-62页
   ·DSP主程序设计第62-63页
   ·霍尔信号中断捕获模块第63-64页
   ·A/D中断服务模块第64-65页
   ·速度神经网络调节器模块第65-66页
   ·与PLC的串行通信第66-67页
   ·看门狗设置第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
   ·全文总结第69-70页
   ·工作展望第70-71页
参考文献第71-74页
致谢第74-75页
作者在攻读硕士期间的主要研究成果第75页

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