神经网络在开关磁阻电机智能测试分析系统中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 选题背景及选题意义 | 第10-11页 |
| 1．2 电机参数测试系统发展 | 第11-14页 |
| 1．2．1 电机参数测试系统发展阶段 | 第11-13页 |
| 1．2．2 计算机辅助测试系统组成 | 第13-14页 |
| 1．3 设计对象及需求分析 | 第14-16页 |
| 1．3．1 开关磁阻电机调速系统 | 第14-15页 |
| 1．3．2 开关磁阻电机主要参数及其对性能的影响 | 第15-16页 |
| 1．4 神经网络在 SRD中的应用研究 | 第16-17页 |
| 1．5 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 智能测试分析系统结构及硬件电路设计 | 第18-32页 |
| 2．1 智能测试分析系统总体设计 | 第18-21页 |
| 2．1．1 智能测试分析系统工作原理 | 第18-19页 |
| 2．1．2 智能测试分析系统总体结构 | 第19页 |
| 2．1．3 软件技术 | 第19-21页 |
| 2．2 开关磁阻电机智能测试分析系统硬件结构 | 第21页 |
| 2．3 最小系统 | 第21-26页 |
| 2．3．1 高性能处理器 | 第22页 |
| 2．3．2 辅助电路 | 第22-26页 |
| 2．4 电参数检测 | 第26-29页 |
| 2．4．1 电流、电压信号检测 | 第26-27页 |
| 2．4．2 转矩、转速信号检测 | 第27-29页 |
| 2．5 通信接口 | 第29-30页 |
| 2．6 小结 | 第30-32页 |
| 第三章 智能测试分析系统软件及图形化界面设计 | 第32-51页 |
| 3．1 数据采集模块 | 第32-37页 |
| 3．1．1 上位机和下位机通信 | 第32-34页 |
| 3．1．2 数据采集 | 第34-37页 |
| 3．1．3 实时性讨论 | 第37页 |
| 3．2 数据处理模块 | 第37-42页 |
| 3．2．1 VB与MATLAB的无缝集成 | 第38-40页 |
| 3．2．2 数据处理 | 第40-42页 |
| 3．3 数据管理模块 | 第42-47页 |
| 3．3．1 VB与数据库技术 | 第42-45页 |
| 3．3．2 数据管理 | 第45-47页 |
| 3．4 监控模块 | 第47-48页 |
| 3．4．1 监控模块功能 | 第47页 |
| 3．4．2 监控模块设计 | 第47-48页 |
| 3．5 智能测试分析系统软件特点 | 第48-49页 |
| 3．6 小结 | 第49-51页 |
| 第四章 BP神经网络研究及其改进 | 第51-63页 |
| 4．1 传统 BP神经网络的算法 | 第51-53页 |
| 4．2 BP神经网络的研究进展 | 第53-56页 |
| 4．2．1 参数选取 | 第53-54页 |
| 4．2．2 新型 BP算法的研究 | 第54-56页 |
| 4．2．3 激活函数的研究 | 第56页 |
| 4．2．4 网络结构的研究 | 第56页 |
| 4．3 BP神经网络的改进 | 第56-61页 |
| 4．3．1 传统 BP神经网络分析 | 第56-58页 |
| 4．3．2 改进方法 | 第58-59页 |
| 4．3．3 仿真研究 | 第59-61页 |
| 4．4 小结 | 第61-63页 |
| 第五章 神经网络在智能测试分析系统中的应用 | 第63-83页 |
| 5．1 神经网络在数据处理中的应用 | 第63-76页 |
| 5．1．1 智能测试分析系统的非线性误差 | 第63-64页 |
| 5．1．2 非线性误差补偿技术 | 第64-65页 |
| 5．1．3 应用改进 BP神经网络补偿非线性误差 | 第65-70页 |
| 5．1．4 与最小二乘法比较 | 第70-76页 |
| 5．1．5 总结 | 第76页 |
| 5．2 神经网络在开关磁阻电机建模中的应用 | 第76-81页 |
| 5．2．1 开关磁阻电机建模方法 | 第76-77页 |
| 5．2．2 开关磁阻电机的数学模型 | 第77-79页 |
| 5．2．3 基于神经网络的非线性模型 | 第79-81页 |
| 5．3 小结 | 第81-83页 |
| 第六章 实验 | 第83-93页 |
| 6．1 实验设备 | 第83页 |
| 6．2 实验结果 | 第83-92页 |
| 6．2．1 电压 PWM控制方式运行实验 | 第83-88页 |
| 6．2．2 角度控制方式运行实验 | 第88-92页 |
| 6．3 结论 | 第92-93页 |
| 第七章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 7．1 总结 | 第93-94页 |
| 7．1．1 主要内容 | 第93-94页 |
| 7．1．2 存在不足 | 第94页 |
| 7．2 展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 附录 | 第103页 |
