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基于滑模变结构控制的DC/DC变换器的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 DC/DC变换器历史发展及研究现状第13-15页
        1.2.1 发展与应用第13页
        1.2.2 拓扑结构第13-14页
        1.2.3 系统控制结构第14页
        1.2.4 控制策略第14-15页
    1.3 本文主要内容和结构安排第15-17页
第2章 滑模变结构控制器设计第17-32页
    2.1 滑模变结构控制的基本论述第17-18页
    2.2 Boost变换器滑模控制器的设计第18-23页
        2.2.1 Boost变换器工作原理第18-21页
        2.2.2 Boost变换器系统模型的建立第21页
        2.2.3 滑模变量设计第21-22页
        2.2.4 控制器设计第22-23页
    2.3 Buck变换器滑模控制器的设计第23-26页
        2.3.1 Buck变换器系统模型的建立第23-24页
        2.3.2 滑模变量设计第24-25页
        2.3.3 控制器设计第25-26页
    2.4 系统仿真结果与分析第26-31页
        2.4.1 系统离散化处理第26-27页
        2.4.2 Boost变换器仿真结果与分析第27-29页
        2.4.3 Buck变换器仿真结果与分析第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于函数逼近的滑模自适应控制器设计第32-45页
    3.1 函数逼近理论知识第32-38页
        3.1.1 函数逼近基本概念第32-33页
        3.1.2 最小二乘法第33-35页
        3.1.3 正交多项式第35-38页
    3.2 滑模自适应控制器设计第38-40页
        3.2.1 滑模变量设计第38-39页
        3.2.2 正交多项式函数逼近项设计第39页
        3.2.3 自适应律设计第39-40页
        3.2.4 系统稳定性分析第40页
    3.3 系统仿真与分析第40-43页
        3.3.1 基函数的选取第40-41页
        3.3.2 仿真结果与分析第41-43页
    3.4 本章小结第43-45页
第4章 基于神经网络的滑模自适应控制器设计第45-59页
    4.1 神经网络理论知识第45-49页
        4.1.1 神经网络发展第45-47页
        4.1.2 神经元模型第47-48页
        4.1.3 神经网络分类第48-49页
    4.2 神经网络算法分析第49-53页
        4.2.1 BP神经网络第49-51页
        4.2.2 RBF神经网络第51-53页
        4.2.3 BP和RBF神经网络性能比较第53页
    4.3 滑模自适应控制器设计第53-56页
        4.3.1 变结构控制器改造设计第53-54页
        4.3.2 神经网络逼近项设计第54-55页
        4.3.3 自适应律设计第55-56页
    4.4 系统仿真与分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 系统实验验证及分析第59-70页
    5.1 系统总体方案设计第59-61页
        5.1.1 器件选型第59-60页
        5.1.2 系统调试设计第60-61页
    5.2 系统硬件设计第61-64页
        5.2.1 驱动电路设计第61页
        5.2.2 Boost升压电路设计第61-62页
        5.2.3 Buck降压电路设计第62页
        5.2.4 输出滤波电路设计第62页
        5.2.5 采样电路设计第62-63页
        5.2.6 保护电路设计第63-64页
    5.3 系统软件设计第64-65页
        5.3.1 系统双闭环控制算法设计第64页
        5.3.2 滑模自适应控制算法设计第64-65页
        5.3.3 系统主程序设计第65页
    5.4 系统实验结果及分析第65-69页
        5.4.1 Boost变换器实验结果与分析第66-67页
        5.4.2 Buck变换器实验结果与分析第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第6章 研究总结及展望第70-72页
    6.1 工作总结第70页
    6.2 研究展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
附录第77页

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