摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-9页 |
第一章 绪论 | 第9-35页 |
·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
·开关磁阻电机驱动系统 | 第10-16页 |
·开关磁阻电机驱动系统的基本构成 | 第10-13页 |
·开关磁阻电机的控制方式 | 第13-14页 |
·开关磁阻电机驱动系统的特点 | 第14-16页 |
·开关磁阻电机的发展概况及研究方向 | 第16-24页 |
·开关磁阻电机的发展概况 | 第16-17页 |
·开关磁阻电机的应用现状和前景 | 第17-22页 |
·开关磁阻电机的研究方向 | 第22-24页 |
·开关磁阻电机建模方法 | 第24-30页 |
·线性和准线性建模方法 | 第24-25页 |
·非线性建模方法 | 第25-28页 |
·考虑相间耦合的建模方法 | 第28-29页 |
·总结与展望 | 第29-30页 |
·开关磁阻电机控制策略的发展 | 第30-32页 |
·本文研究的主要内容 | 第32-35页 |
第二章 基于DSP 的开关磁阻电机磁链特性检测 | 第35-46页 |
·开关磁阻电机的磁链特性检测方法 | 第35-36页 |
·基于DSP 的开关磁阻电机磁链特性检测 | 第36-39页 |
·测量原理 | 第36-37页 |
·测量系统设计 | 第37-38页 |
·测量步骤 | 第38-39页 |
·实验结果及分析 | 第39-41页 |
·电感特性和转矩特性的计算 | 第41-44页 |
·电感特性 | 第41-42页 |
·转矩特性 | 第42-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第三章 开关磁阻电机的小波神经网络模型 | 第46-59页 |
·小波神经网络的设计 | 第46-51页 |
·网络结构 | 第47-48页 |
·网络参数初始化 | 第48-49页 |
·训练算法 | 第49-51页 |
·开关磁阻电机的小波神经网络网络模型 | 第51-54页 |
·开关磁阻电机驱动系统动态仿真 | 第54-58页 |
·开关磁阻电机驱动系统动态仿真模型 | 第54-55页 |
·仿真结果及分析 | 第55-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第四章 基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识 | 第59-75页 |
·Torrey 磁链模型 | 第59-60页 |
·混合遗传算法 | 第60-62页 |
·模拟退火遗传算法 | 第60-61页 |
·约束条件的处理方法 | 第61-62页 |
·基于混合遗传算法的模型参数辨识 | 第62-67页 |
·模型参数辨识原理 | 第62-63页 |
·混合策略的操作与参数设计 | 第63-66页 |
·混合遗传算法流程 | 第66-67页 |
·仿真与实验 | 第67-74页 |
·磁链特性的非线性仿真 | 第67-71页 |
·开关磁阻电机的仿真与实验研究 | 第71-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第五章 基于结构参数的开关磁阻电机建模方法 | 第75-93页 |
·基于结构参数的建模方法的提出 | 第75-80页 |
·非线性磁链法 | 第75-76页 |
·Miller 仿真法 | 第76-79页 |
·建模方法的基本思想 | 第79-80页 |
·基于结构参数的开关磁阻电机建模方法 | 第80-87页 |
·参数变量的曲线拟合 | 第80-83页 |
·已知条件的求解 | 第83-87页 |
·电磁转矩的求解 | 第87页 |
·仿真与实验 | 第87-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
第六章 基于神经网络的开关磁阻电机自适应PID 控制 | 第93-105页 |
·小波神经网络在线辨识技术 | 第94-96页 |
·自适应学习率BP 算法 | 第96-97页 |
·基于神经网络的开关磁阻电机自适应PID 控制 | 第97-101页 |
·控制系统结构 | 第97-98页 |
·神经网络自适应PID 控制器 | 第98-101页 |
·控制算法 | 第101页 |
·仿真结果及分析 | 第101-103页 |
·本章小结 | 第103-105页 |
第七章 基于DSP 的开关磁阻电机实验系统 | 第105-117页 |
·控制系统总体结构 | 第105-106页 |
·控制系统硬件设计 | 第106-111页 |
·电源电路设计 | 第106-108页 |
·驱动电路设计 | 第108-109页 |
·功率变换器 | 第109-110页 |
·信号检测 | 第110-111页 |
·实验结果及分析 | 第111-116页 |
·本章小结 | 第116-117页 |
第八章 总结 | 第117-120页 |
参考文献 | 第120-131页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第131-133页 |
致谢 | 第133页 |