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基于神经网络的SRM直接转矩控制方法研究

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-12页
   ·开关磁阻电机发展概况第7-8页
   ·直接转矩控制技术的发展历史及现状第8-9页
   ·神经网络的发展历史及现状第9-10页
     ·人工神经网络国外发展情况第9-10页
     ·人工神经网络国内研究概况第10页
   ·本课题主要工作第10-12页
2 开关磁阻电机结构及运行原理第12-17页
   ·开关磁阻电机驱动系统的基本构成第12页
   ·开关磁阻电机的结构第12-13页
   ·开关磁阻电机的运行原理第13-16页
     ·开关磁阻电机运行原理第13页
     ·开关磁阻电机运行的传统控制策略第13-15页
     ·本文采取的控制策略第15-16页
   ·本章小结第16-17页
3 开关磁阻电机直接转矩控制第17-33页
   ·开关磁阻电机的数学模型第17-20页
     ·开关磁阻电机基本方程第17-19页
     ·开关磁阻电机瞬时转矩方程第19-20页
   ·开关磁阻电机直接转矩控制第20-23页
     ·开关磁阻电机直接转矩控制的理论基础第20-21页
     ·开关磁阻电机功率变换器开关状态分析第21页
     ·开关磁阻电机空间电压矢量选择第21-23页
   ·开关磁阻电机直接转矩控制系统的Matlab 仿真实现第23-32页
     ·Matlab 仿真软件简介第23页
     ·开关磁阻电机DTC 控制结构第23-25页
     ·功率变换器第25页
     ·转矩、磁链估算第25-26页
     ·转矩、磁链逻辑关系第26页
     ·定子磁链区间判断第26-27页
     ·开关表选择第27-28页
     ·PI 速度控制模块第28页
     ·仿真结果分析第28-32页
   ·本章小结第32-33页
4 神经网络PID 控制器第33-46页
   ·人工神经网络概述第33-35页
     ·人工神经元模式第34页
     ·连接权值第34页
     ·神经网络状态第34-35页
     ·神经网络的输出第35页
   ·典型的神经网络学习规则[18]第35-36页
     ·无监督Hebb 学习规则第35页
     ·有监督Delta 学习规则第35页
     ·有监督Hebb 学习规则第35-36页
   ·神经网络模型第36-37页
     ·相互结合型网络第36页
     ·前馈网络第36页
     ·反馈网络第36页
     ·混合型网络第36-37页
   ·典型前馈神经网络PID 控制器第37-45页
     ·单神经元PID 控制器结构第37-38页
     ·基于BP 神经网络参数自学习的PID 控制器第38-42页
     ·基于RBF 神经网络的PID 控制器第42-45页
   ·本章小结第45-46页
5 开关磁阻电机神经网络PID 控制仿真研究第46-59页
   ·单神经元PID 的直接转矩控制第46-51页
   ·BP-PID 的直接转矩控制第51-55页
   ·RBF-PID 的直接转矩控制第55-58页
   ·本章小结第58-59页
6 开关磁阻电机调速系统硬件设计及实验结果第59-72页
   ·开关磁阻电机硬件设计概述第59-60页
   ·系统电源设计第60-63页
     ·系统控制电源第60-62页
     ·电机供电电源第62-63页
   ·SRM 功率变换器设计第63-64页
     ·功率变换器元器件定额与选型第63页
     ·主开关器件驱动电路设计第63-64页
   ·速度、位置检测硬件设计第64-65页
   ·定子电压、电流检测硬件设计第65-69页
     ·定子电流检测第65-66页
     ·定子电压检测第66页
     ·AD7865 模数转化芯片扩展第66-69页
   ·实验结果和波形第69-71页
   ·本章小结第71-72页
7 结论第72-74页
   ·总结第72-73页
   ·展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
附录第78页
 攻读硕士期间发表的论文第78页

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