| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 永磁同步电机及调速系统的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 永磁同步电机的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 永磁同步电机调速系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 永磁同步电机故障诊断的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 电机故障诊断技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 永磁同步电机故障诊断的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 永磁同步电机矢量控制系统的设计 | 第18-32页 |
| 2.1 永磁同步电机的数学模型 | 第18-21页 |
| 2.1.1 三相静止坐标系的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.1.2 两相旋转坐标系的数学模型 | 第20-21页 |
| 2.2 基于电压空间矢量变换的三相逆变器模块 | 第21-26页 |
| 2.2.1 电压空间矢量脉宽调制技术 | 第21-25页 |
| 2.2.2 三相逆变器的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.3 基于矢量控制的永磁同步电机调速系统的设计 | 第26-29页 |
| 2.4 基于矢量控制的永磁同步电机调速系统仿真实现 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 永磁同步电机调速系统的改进方法研究 | 第32-62页 |
| 3.1 基于高频注入法的无位置传感器控制 | 第32-43页 |
| 3.1.1 高频电机模型 | 第32-33页 |
| 3.1.2 高频旋转正弦电压注入法 | 第33-37页 |
| 3.1.3 高频脉动正弦电压注入法 | 第37-40页 |
| 3.1.4 高频电流注入法 | 第40-43页 |
| 3.1.5 传统高频注入法的对比 | 第43页 |
| 3.2 基于改进高频注入法的无位置传感器控制 | 第43-50页 |
| 3.2.1 高频方波注入法的原理 | 第43-44页 |
| 3.2.2 转子位置的提取方法 | 第44-46页 |
| 3.2.3 设计转子位置观测器的方法 | 第46-48页 |
| 3.2.4 仿真结果及其分析 | 第48-50页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波法无位置传感器控制 | 第50-55页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波的原理 | 第50-52页 |
| 3.3.2 非线性化系统的线性化 | 第52-54页 |
| 3.3.3 离散化的EKF | 第54-55页 |
| 3.4 EKF的无位置传感器控制研究 | 第55-60页 |
| 3.4.1 PMSM在坐标系下的扩展卡尔曼滤波器模型 | 第55-57页 |
| 3.4.2 扩展卡尔曼滤波器在无位置传感器上的应用 | 第57-58页 |
| 3.4.3 仿真结果及其分析 | 第58-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 永磁同步电机无位置传感器系统的故障诊断研究 | 第62-78页 |
| 4.1 无位置传感器控制的永磁同步电机故障机理与特征研究 | 第62-68页 |
| 4.1.1 永磁同步电机的故障类型 | 第62-63页 |
| 4.1.2 无位置传感器控制下的永磁同步电机的故障机理分析 | 第63-64页 |
| 4.1.3 无位置传感器控制下的永磁同步电机的故障特征研究 | 第64-68页 |
| 4.2 小波分析及人工神经网络概述 | 第68-72页 |
| 4.2.1 小波分析 | 第68-69页 |
| 4.2.2 小波分解的意义 | 第69-70页 |
| 4.2.3 模糊RBF神经网络 | 第70-72页 |
| 4.3 小波基-RBF模糊神经网络的实现 | 第72-75页 |
| 4.3.1 RBF模糊神经网络的k-means聚类算法的实现 | 第72-74页 |
| 4.3.2 小波基-RBF模糊神经网络的实现步骤 | 第74-75页 |
| 4.4 基于小波基-模糊RBF神经网络的无位置传感器系统的故障诊断. | 第75-77页 |
| 4.4.1 故障特征提取 | 第75-76页 |
| 4.4.2 RBF模糊神经网络训练 | 第76页 |
| 4.4.3 故障诊断结果分析 | 第76-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
