直接转矩控制系统中智能算法的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·电动机调速技术的发展现状 | 第10-13页 |
| ·直接转矩控制系统现状及发展方向 | 第11-12页 |
| ·无速度传感器技术的发展 | 第12-13页 |
| ·智能控制综述 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作内容 | 第14-16页 |
| 2 直接转矩控制系统的数学模型 | 第16-35页 |
| ·电压空间矢量的概念 | 第16页 |
| ·异步电动机的数学模型 | 第16-19页 |
| ·逆变器的数学模型 | 第19-20页 |
| ·定子磁链观测器 | 第20-23页 |
| ·定子磁链的u-i模型 | 第20-21页 |
| ·定子磁链的i-n模型 | 第21-22页 |
| ·u-n定子磁链观测模型 | 第22-23页 |
| ·直接转矩控制系统的建模与仿真 | 第23-35页 |
| ·仿真模型的建立 | 第23-29页 |
| ·仿真结果及分析 | 第29-35页 |
| 3 混合智能优化算法 | 第35-49页 |
| ·小波网络理论 | 第35-40页 |
| ·小波网络理论基础 | 第35-36页 |
| ·小波神经网络的构造 | 第36-37页 |
| ·小波网络的学习算法 | 第37-38页 |
| ·仿真研究 | 第38-40页 |
| ·遗传算法 | 第40-43页 |
| ·遗传算法的构成 | 第40-42页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的分析及改进 | 第43页 |
| ·混合智能算法 | 第43-48页 |
| ·BP算法分析 | 第44页 |
| ·遗传BP混合学习算法 | 第44-45页 |
| ·遗传BP混合算法对小波网络的优化 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 直接转矩智能控制系统的设计 | 第49-62页 |
| ·小波网络电机转速辨识的研究 | 第49-54页 |
| ·小波网络电机转速辨识理论基础 | 第50-51页 |
| ·小波网络转速辨识的设计 | 第51-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-54页 |
| ·小波网络模拟开关状态选择器 | 第54-57页 |
| ·开关状态选择理论 | 第55-56页 |
| ·仿真结果 | 第56-57页 |
| ·智能控制系统的实现 | 第57-61页 |
| ·系统硬件设计 | 第57-60页 |
| ·系统软件设计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
