基于对角递归神经网络永磁同步电机无传感器控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·永磁同步电机调速技术发展概况 | 第9页 |
| ·永磁同步电机的无传感器调速方法的应用概况 | 第9-12页 |
| ·神经网络在控制系统中的应用 | 第12-15页 |
| ·本文的目的、来源和意义 | 第15-16页 |
| ·本文的目的 | 第15-16页 |
| ·本文的来源和意义 | 第16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-18页 |
| 2 永磁同步电动机数学模型及矢量控制原理 | 第18-37页 |
| ·永磁同步电动机数学模型 | 第18-20页 |
| ·dq 轴系定子电压方程 | 第18页 |
| ·转矩方程 | 第18-20页 |
| ·坐标变换与PMSM矢量控制原理 | 第20-22页 |
| ·坐标变换 | 第20页 |
| ·PMSM矢量变换控制原理 | 第20-22页 |
| ·SVPWM调制策略 | 第22-36页 |
| ·三相电压描述 | 第23-24页 |
| ·状态功率桥的应用 | 第24-25页 |
| ·(αβ)轴系定子电压的表达 | 第25-27页 |
| ·定子参考电压合成方案 | 第27-30页 |
| ·扇区判断 | 第30-31页 |
| ·空间电压矢量调制策略 | 第31-33页 |
| ·空间电压矢量调制的特点 | 第33-34页 |
| ·空间电压 PWM 的仿真 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 对角递归神经网络的理论基础 | 第37-48页 |
| ·神经网络概述 | 第37-42页 |
| ·神经网络结构 | 第37-40页 |
| ·神经网络在控制系统中的应用 | 第40-41页 |
| ·神经网络控制在传动控制中的应用 | 第41-42页 |
| ·对角递归神经网络及误差反向传播算法 | 第42-48页 |
| ·对角递归神经网络 | 第42-44页 |
| ·误差反向传播仍P)算法 | 第44-48页 |
| 4 基于对角递归神经网络的无传感器控制策略 | 第48-67页 |
| ·基于模型观测器原理的方法 | 第48-50页 |
| ·基于对角递归神经网络的转子位置观测器 | 第50-54页 |
| ·神经网络的训练 | 第54页 |
| ·系统仿真研究 | 第54-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| ·选择 DRNN 的理由 | 第66页 |
| ·本文所设计的系统优点 | 第66-67页 |
| 5 结论 | 第67-69页 |
| ·本文的主要工作 | 第67-68页 |
| ·在本文的研究过程中，主要完成了以下工作 | 第67页 |
| ·全文通过分析、设计和仿真研究得到如下结论 | 第67-68页 |
| ·后续研究工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在学研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
