| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| §1.1 课题的背景和意义 | 第9-11页 |
| §1.2 国内外 SRM 的发展及现状 | 第11-12页 |
| §1.2.1 国外 SRM 的发展及现状 | 第11页 |
| §1.2.2 国内 SRM 的发展及现状 | 第11-12页 |
| §1.3 SRD 的基本组成 | 第12-13页 |
| §1.4 SRM 转矩脉动抑制的控制策略研究现状 | 第13-14页 |
| §1.5 课题的来源和论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 SRM 的基本工作原理及传统控制策略分析 | 第15-24页 |
| §2.1 SRM 的基本工作原理 | 第15-16页 |
| §2.2 SRM 的数学模型 | 第16-21页 |
| §2.2.1 电压方程 | 第16页 |
| §2.2.2 磁链方程 | 第16-17页 |
| §2.2.3 机械运动方程 | 第17页 |
| §2.2.4 SRM 的线性模型 | 第17-20页 |
| §2.2.5 SRM 的非线性模型 | 第20-21页 |
| §2.3 SRM 传统控制策略分析 | 第21-23页 |
| §2.3.1 电流斩波控制(CCC) | 第22页 |
| §2.3.2 电压斩波控制(CVC) | 第22-23页 |
| §2.3.3 角度位置控制(APC) | 第23页 |
| §2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于大脑情感学习模型的 SRM 电流分配控制 | 第24-37页 |
| §3.1 大脑情感学习的生物学基础 | 第24-26页 |
| §3.1.1 杏仁体的生物学知识 | 第24-25页 |
| §3.1.2 大脑情感回路简介 | 第25-26页 |
| §3.2 基于 BEL 模型 SRM 电流分配控制策略设计 | 第26-32页 |
| §3.2.1 BEL 的计算模型 | 第26-28页 |
| §3.2.2 基于 BEL 模型 SRM 控制器的设计 | 第28-29页 |
| §3.2.3 电流分配函数的设计 | 第29-30页 |
| §3.2.4 功率变换电路开关状态的定义 | 第30-31页 |
| §3.2.5 滞环电流控制单元的设计 | 第31-32页 |
| §3.2.6 转矩脉动的量化 | 第32页 |
| §3.3 仿真验证与分析 | 第32-36页 |
| §3.3.1 仿真参数的设置 | 第33页 |
| §3.3.2 仿真结果及分析 | 第33-36页 |
| §3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于柔性神经网络的 SRM 直接瞬时转矩控制 | 第37-53页 |
| §4.1 SRM 直接瞬时转矩控制策略的基本原理 | 第37-40页 |
| §4.2 基于柔性神经网络的 SRM 直接瞬时转矩控制 | 第40-47页 |
| §4.2.1 不完全微分模糊 PID 速度调节器的设计 | 第40-44页 |
| §4.2.2 基于柔性神经网络的 PID 转矩控制器的设计 | 第44-47页 |
| §4.3 仿真验证与分析 | 第47-52页 |
| §4.3.1 仿真参数的设置 | 第48-49页 |
| §4.3.2 仿真结果及分析 | 第49-52页 |
| §4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 SRM 控制策略的实验分析 | 第53-70页 |
| §5.1 SRM 实验平台介绍 | 第53-56页 |
| §5.1.1 TMS320F2812 DSP 控制电路箱的接口资源分配 | 第54-55页 |
| §5.1.2 驱动电路及其接口资源 | 第55页 |
| §5.1.3 SRM 实验机组简介 | 第55-56页 |
| §5.2 SRM 实验原理分析 | 第56-60页 |
| ·SRM 转子位置检测原理 | 第56-57页 |
| ·SRM 换相原理分析 | 第57-58页 |
| ·SRM 转速测量原理 | 第58页 |
| ·SRM 电流检测原理 | 第58-59页 |
| ·SRM 扭矩检测原理 | 第59-60页 |
| ·实验平台上位机监控界面介绍 | 第60页 |
| §5.3 基于大脑情感学习的 SRM 电流分配控制实验 | 第60-65页 |
| §5.3.1 位置细分的软件实现 | 第60-61页 |
| §5.3.2 主程序及子程序设计 | 第61-63页 |
| §5.3.3 实验结果分析 | 第63-65页 |
| §5.4 SRM 直接瞬时转矩控制实验 | 第65-69页 |
| §5.4.1 DITC 主程序及子程序设计 | 第65-67页 |
| §5.4.2 实验结果分析 | 第67-69页 |
| §5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| §6.1 本文总结 | 第70-71页 |
| §6.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者在读研期间已发表论文 | 第78页 |
