| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 理论意义及实际应用价值 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 电动汽车电机与驱动系统的性能要求 | 第13-15页 |
| 1.4 永磁同步电机控制方法 | 第15-17页 |
| 1.5 课题主要研究进程 | 第17-20页 |
| 1.6 论文主要内容 | 第20页 |
| 1.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 永磁同步电机控制策略及其仿真研究 | 第21-42页 |
| 2.1 坐标变换原理 | 第21-23页 |
| 2.2 永磁同步电机结构与数学模型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 三相静止坐标系中的PMSM数学模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 两相静止坐标系中的PMSM数学模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 两相旋转坐标系中的PMSM数学模型 | 第26-27页 |
| 2.3 空间矢量脉宽调制技术 | 第27-35页 |
| 2.4 永磁同步电机矢量控制策略 | 第35-37页 |
| 2.5 永磁同步电机矢量控制MTPA仿真 | 第37-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 矢量控制参数自整定系统设计与仿真分析 | 第42-61页 |
| 3.1 参数自整定 | 第42-46页 |
| 3.2 迭代学习 | 第46-49页 |
| 3.3 模糊神经网络 | 第49-57页 |
| 3.3.1 神经网络结构 | 第49页 |
| 3.3.2 模糊控制算法 | 第49-53页 |
| 3.3.3 模糊神经网络结构与学习算法 | 第53-56页 |
| 3.3.4 模糊神经网络应用 | 第56-57页 |
| 3.4 参数自整定系统仿真 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 永磁同步电机控制系统硬件软件实现 | 第61-82页 |
| 4.1 硬件系统总体设计 | 第61-62页 |
| 4.2 控制器电路设计 | 第62-69页 |
| 4.2.1 数字信号处理器TMS320F28335及其外部电路 | 第62-64页 |
| 4.2.2 脉宽调制信号输出电路 | 第64-65页 |
| 4.2.3 霍尔电流传感器及其信号处理电路 | 第65-66页 |
| 4.2.4 位置传感器采集及其信号转换电路 | 第66-68页 |
| 4.2.5 安全保护与故障诊断电路 | 第68-69页 |
| 4.3 驱动器设计 | 第69-77页 |
| 4.3.1 主电路设计 | 第70-73页 |
| 4.3.2 IGBT驱动及保护 | 第73-74页 |
| 4.3.3 DC-DC直流电源设计 | 第74-77页 |
| 4.4 CCS6.0软件开发平台 | 第77-78页 |
| 4.5 系统程序设计 | 第78-81页 |
| 4.5.1 主程序设计 | 第79-80页 |
| 4.5.2 中断程序设计 | 第80-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 实验测试与结果分析 | 第82-94页 |
| 5.1 实验条件与安排 | 第82-84页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第84-93页 |
| 5.3 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 结论 | 第94-95页 |
| 6.2 工作展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |