| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·永磁同步电机工作原理与控制性能指标 | 第7-9页 |
| ·永磁同步电机工作原理 | 第7-8页 |
| ·电机动态性能指标 | 第8-9页 |
| ·先进控制方法在永磁电机控制系统中的应用 | 第9-12页 |
| ·PID 控制原理 | 第9-10页 |
| ·先进控制方法 | 第10-12页 |
| ·论文的研究意义与研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 高稳态性能的永磁同步电机调速系统 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·PMSM 矢量控制模型 | 第15-16页 |
| ·矢量控制原理 | 第15页 |
| ·PMSM 数学模型 | 第15-16页 |
| ·高稳态调速系统设计方法 | 第16-21页 |
| ·PMSM 调速系统建模 | 第16-17页 |
| ·控制方案的选择 | 第17-18页 |
| ·模糊控制器设计 | 第18-19页 |
| ·前馈补偿方案 | 第19-21页 |
| ·仿真实例 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于遗传算法的PMSM 伺服系统PID 参数优化 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·遗传算法PID 参数寻优 | 第24-28页 |
| ·遗传算法简介 | 第24-25页 |
| ·数字PID 控制器与遗传算法应用框架 | 第25-26页 |
| ·PID 参数优化原理 | 第26-27页 |
| ·程序流程 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于BP 神经网络PID 控制的BLDCM 性能优化 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·BP 神经网络PID 控制BLDCM 调速系统 | 第32-35页 |
| ·BLDCM 及其数学模型. | 第32-34页 |
| ·调速系统硬件结构 | 第34-35页 |
| ·神经网络PID 控制器 | 第35页 |
| ·BP 神经网络PID 控制器 | 第35-39页 |
| ·BP 神经网络拓扑结构设计 | 第35-36页 |
| ·前向计算过程 | 第36-37页 |
| ·反向计算 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38-39页 |
| ·仿真结果 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第五章 PID 模糊免疫控制在BLDCM 调速系统中应用 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·生物免疫系统 | 第43-45页 |
| ·免疫系统调节机理 | 第43-45页 |
| ·免疫反馈规律 | 第45页 |
| ·BLDCM 调速系统控制方式 | 第45-49页 |
| ·硬件结构 | 第45-46页 |
| ·免疫控制器设计 | 第46-47页 |
| ·模糊控制算法在免疫控制器中实现 | 第47-49页 |
| ·仿真验证 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 多电机同步传动系统的性能优化 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·多电机同步传动系统 | 第52-54页 |
| ·控制方案比较 | 第52-53页 |
| ·同步传动系统改进 | 第53-54页 |
| ·单神经元PID 控制与系统实现 | 第54-57页 |
| ·单神经元结构 | 第54-55页 |
| ·改进型单神经元自适应PID 控制系统 | 第55-57页 |
| ·正弦波电流跟踪控制 | 第57页 |
| ·仿真分析 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录A：永磁同步电机结构与性能参数的符号约定 | 第70-71页 |
| 附录B：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
