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EKF协同马尔科夫链的感应电机转速辨识方法

摘要第3-4页
abstract第4-5页
主要符号表第8-9页
1 绪论第9-16页
    1.1 交流调速系统的发展第9-10页
    1.2 无速度传感器矢量控制技术转速估计方法研究现状第10-14页
    1.3 课题内容与安排第14-16页
2 感应电机数学模型及矢量控制基本原理第16-26页
    2.1 感应电机数学模型及其分析第16-21页
        2.1.1 感应电机在静止三相坐标系下的数学模型第16-18页
        2.1.2 坐标变换第18-20页
        2.1.3 感应电机在两相坐标系下的数学模型第20-21页
    2.2 感应电机在两相坐标系下的状态方程第21-23页
    2.3 基于转子磁场定向的矢量控制基本原理第23-24页
        2.3.1 矢量控制(VC)原理第23页
        2.3.2 基于转子磁场定向的感应电机数学模型第23-24页
    2.4 感应电机无速传感器矢量控制系统结构第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 基于扩展卡尔曼滤波的感应电机转速辨识方法第26-34页
    3.1 卡尔曼滤波原理第26-29页
        3.1.1 卡尔曼增益矩阵的选取原则第26-28页
        3.1.2 卡尔曼滤波计算流程第28-29页
    3.2 扩展卡尔曼滤波第29-30页
    3.3 基于扩展卡尔曼滤波的感应电机无速度矢量控制系统第30-32页
    3.4 扩展卡尔曼滤波参数调试第32-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 EKF协同马尔科夫链的感应电机转速辨识方法第34-46页
    4.1 扩展卡尔曼滤波的不足第34页
    4.2 多模型理论的基本原理第34-35页
    4.3 多模型扩展卡尔曼滤波抗差机理第35-36页
    4.4 基于马尔科夫链的多模型扩展卡尔曼滤波算法第36-41页
        4.4.1 马尔科夫链第37-38页
        4.4.2 基于马尔科夫链的多模型扩展卡尔曼滤波感应电机转速辨识方法第38-41页
    4.5 基于马尔科夫链的多模型扩展卡尔曼滤波算法收敛性分析第41-45页
    4.6 本章小结第45-46页
5. 仿真验证第46-51页
    5.1 仿真模型第46-47页
    5.2 基于MC-MM-EKF的无速度传感器系统正确性仿真验证第47-48页
    5.3 基于MC-MM-EKF的无速度传感器系统有效性仿真验证第48-50页
        5.3.1 抗外部干扰性能仿真验证第48-49页
        5.3.2 抗内部估计误差性能仿真验证第49-50页
    5.4 本章小结第50-51页
6. 实验验证第51-61页
    6.1 基于MC-MM-EKF的无速度传感器系统正确性实验验证第51-53页
    6.2 基于MC-MM-EKF的无速度传感器系统有效性实验验证第53-60页
        6.2.1 宽转速范围内各状态变量估计性能实验验证第53-55页
        6.2.2 电机正反转性能实验验证第55页
        6.2.3 电机参数变化鲁棒性实验验证第55-57页
        6.2.4 抗外部干扰性能实验验证第57页
        6.2.5 抗内部估计误差性能实验验证第57-58页
        6.2.6 带载加减速动态跟踪性能实验验证第58-59页
        6.2.7 突加减负载时动态跟踪性能实验验证第59-60页
    6.3 本章小结第60-61页
7 结论第61-63页
    7.1 全文总结第61页
    7.2 下一步工作展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
硕士学习期间科研成果和奖励第70-71页
    1 发表的论文、申请的专利、参与的科研项目第70页
    2 获得的奖励第70-71页

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