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基于模糊神经网络的开绕组无刷双馈发电机直接功率控制

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题的背景及意义第9-11页
    1.2 BDFG的研究现状及发展趋势第11-12页
    1.3 BDFG控制方法的研究现状及发展趋势第12-16页
    1.4 本文的主要研究内容第16-17页
第2章 混合转子开绕组无刷双馈风力发电机的基本原理及模型第17-31页
    2.1 混合转子开绕组BDFG的结构第17-19页
        2.1.1 定子结构第17-18页
        2.1.2 转子结构第18-19页
    2.2 混合转子开绕组BDFG的工作机理第19-23页
        2.2.1 BDFG作原理及运行方式第19-21页
        2.2.2 不同运行方式下的功率流向分析第21-23页
    2.3 混合转子开绕组BDFG的数学模型及仿真第23-29页
        2.3.1 网路模型第23-24页
        2.3.2 d-q转子速模型第24-27页
        2.3.3 仿真模型及特性分析第27-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第3章 混合转子开绕组BDFG的直接功率控制第31-49页
    3.1 直接功率控制的基本原理第31-33页
    3.2 空间矢量调制机理第33-35页
    3.3 混合转子BDFG直接功率控制仿真及对比分析第35-48页
        3.3.1 基于六、十二扇区的混合转子BDFG直接功率控制第35-41页
        3.3.2 基于十二扇区的混合转子开绕组BDFG直接功率控制第41-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第4章 基于智能控制方法的混合转子开绕组BDFG直接功率控制第49-66页
    4.1 基于模糊控制的混合转子开绕组BDFG直接功率控制第49-57页
        4.1.1 基于模糊控制的直接功率控制原理第49页
        4.1.2 模糊控制器的设计第49-52页
        4.1.3 模糊控制规则表设计第52-54页
        4.1.4 仿真研究与分析第54-57页
    4.2 基于模糊神经网络的混合转子开绕组BDFG直接功率控制第57-65页
        4.2.1 模糊神经网络控制原理第57-58页
        4.2.2 模糊神经网络控制器的设计第58-62页
        4.2.3 模糊神经网络的学习算法第62-63页
        4.2.4 仿真研究与分析第63-65页
    4.3 本章小结第65-66页
第5章 结论第66-68页
参考文献第68-71页
在学研究成果第71-72页
致谢第72页

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