| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 概论 | 第10-24页 |
| 1．1 引言 | 第10-19页 |
| 1．1．1 交流调速的发展 | 第10-12页 |
| 1．1．2 电力电子技术的发展 | 第12-14页 |
| 1．1．3 PWM技术 | 第14-16页 |
| 1．1．4 微处理器与数字控制技术 | 第16-19页 |
| 1．2 矢量控制技术国内外研究现状 | 第19-22页 |
| 1．2．1 基于模型参考自适应系统(MRAS)的估计算法 | 第19-20页 |
| 1．2．2 基于神经网络的辨识方法 | 第20-21页 |
| 1．2．3 基于扩展卡尔曼滤波的状态估计算法 | 第21-22页 |
| 1．3 本文的主要研究目的和内容 | 第22-24页 |
| 第二章 矢量控制原理 | 第24-32页 |
| 2．1 矢量控制基本原理 | 第24-25页 |
| 2．2 坐标变换 | 第25-26页 |
| 2．3 异步电动机等效模型变换 | 第26-28页 |
| 2．4 矢量控制基本方程 | 第28-29页 |
| 2．5 转子磁场定向的感应电机矢量控制系统 | 第29-32页 |
| 第三章 基于模型参考自适应系统的转速辨识 | 第32-50页 |
| 3．1 模型参考自适应系统的基本结构 | 第32-34页 |
| 3．2 基于超稳定性系统的设计 | 第34-36页 |
| 3．3 无速度传感器矢量控制的自适应转速估计 | 第36-41页 |
| 3．4 基于模型参考自适应的矢量控制系统仿真研究 | 第41-50页 |
| 第四章 基于扩展卡尔曼滤波的电机转速辨识 | 第50-61页 |
| 4．1 非线性系统的状态估计 | 第50-53页 |
| 4．2 基于扩展卡尔曼滤波的电动机转子磁链和转速估计 | 第53-57页 |
| 4．3 基于卡尔曼滤波的矢量控制系统仿真研究 | 第57-61页 |
| 第五章 基于神经网络的转速辨识 | 第61-76页 |
| 5．1 人工神经网络(ANN)模型 | 第61-65页 |
| 5．1．1 人工神经网络的特点 | 第61-62页 |
| 5．1．2 神经网络的基本类型与模型分析 | 第62-65页 |
| 5．2 基于多层前向网络的电机转速辨识 | 第65-76页 |
| 5．2．1 多层前向网络模型结构及其算法 | 第65-67页 |
| 5．2．2 利用多层前向网络进行转速辨识 | 第67-69页 |
| 5．2．3 基于神经网络的矢量控制系统的仿真研究 | 第69-76页 |
| 第六章 基于DSP(TMS320F240)的无速度传感器变频调速系统 | 第76-94页 |
| 6．1 系统硬件 | 第76-80页 |
| 6．1．1 系统硬件结构 | 第76-78页 |
| 6．1．2 DSP芯片TMS320F240特点 | 第78-80页 |
| 6．2 系统软件设计 | 第80-94页 |
| 6．2．1 软件组织 | 第81-82页 |
| 6．2．2 电流采样模块 | 第82-83页 |
| 6．2．3 PI调节器模块 | 第83-84页 |
| 6．2．4 转速辨识模块 | 第84-85页 |
| 6．2．5 转子磁链位置角推算模块 | 第85-87页 |
| 6．2．6 查表模块 | 第87-88页 |
| 6．2．7 空间矢量 PWM模块 | 第88-92页 |
| 6．2．8 速度给定模块 | 第92-94页 |
| 第七章 全文总结 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-99页 |
| 附录 S—function函数 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 学术论文 | 第102页 |
