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基于PSO算法优化的模糊PID异步电动机控制系统研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11页
   ·调速系统发展概述第11-14页
     ·异步电动机变频控制系统发展第12-13页
     ·群智能算法第13-14页
   ·本文创新点及章节安排第14-17页
第二章 系统总体设计方案及异步电动机矢量控制原理第17-31页
   ·系统的总体设计方案第17-18页
     ·实现部分第17-18页
     ·理论部分第18页
   ·异步电动机数学模型第18-24页
     ·异步电动机的物理模型第18-21页
     ·坐标变换第21-23页
     ·异步电动机在两相静止坐标系下的数学模型第23-24页
     ·异步电动机在两相旋转坐标系下的数学模型第24页
   ·异步电动机的矢量变频调速控制策略第24-29页
     ·矢量控制的基本思想第24-25页
     ·按转子磁链定向矢量控制的三相异步电动机数学模型第25-26页
     ·异步电动机矢量变频调速系统设计第26-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 基于 PSO 算法优化的模糊 PID 控制算法研究第31-57页
   ·粒子群算法介绍第31-35页
     ·标准粒子群优化算法第31-33页
     ·粒子群算法的拓扑结构第33-34页
     ·粒子群算法的参数分析第34-35页
   ·改进的粒子群算法第35-39页
     ·在 MATLAB 可视化下分析粒子搜索过程第35页
     ·DZIAPSO(deadzone initiation adaptive PSO)算法第35-37页
       ·实验及结果分析第37-39页
   ·模糊 PID 控制理论介绍第39-50页
     ·PID 控制理论简述第39-40页
     ·模糊控制理论简述第40-41页
     ·模糊控制器的组成第41-43页
     ·模糊 PID 控制器原理及实现第43-50页
   ·基于 PSO 算法优化的模糊 PID 算法研究第50-55页
     ·粒子群算法优化隶属度函数第50-53页
     ·粒子群算法优化模糊控制表第53-54页
     ·粒子群算法优化所有参数的模糊 PID 算法第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第四章 异步电动机调速控制系统硬件实现第57-67页
   ·控制系统硬件总体构成第57页
   ·DSP 主控电路设计第57-62页
     ·DSP 芯片 TMS320LF2407A 介绍第57-60页
     ·电源电路第60页
     ·时钟电路第60-61页
     ·复位电路第61页
     ·串行通信与储存器接口设计第61-62页
   ·驱动电路设计第62-63页
   ·检测电路设计第63-65页
     ·定子电流检测第63-64页
     ·电机转速检测第64-65页
   ·本章小结第65-67页
第五章 控制系统软件设计第67-73页
   ·上位机软件设计第67-68页
   ·DSP 程序设计第68-72页
     ·系统主程序流程图第68-69页
     ·中断子程序设计第69-70页
     ·电流与转速检测子程序第70-71页
     ·基于粒子群优化的模糊 PID 复合控制算法软件实现第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第六章 基于改进控制算法的异步电动机调速系统仿真第73-83页
   ·搭建异步电动机矢量控制系统模型第73-75页
     ·转子磁链观测模块第73-74页
     ·电流滞环模块第74页
     ·转矩与磁链调节器模块第74-75页
   ·基于 PSO 优化的模糊 PID 控制算法模块第75-78页
     ·参数设置第75页
     ·适应度函数选择第75-76页
     ·控制器的仿真实现第76-77页
     ·粒子群优化的模糊 PID 控制算法仿真结果分析第77-78页
   ·异步电动机控制系统仿真结果及分析第78-82页
     ·空载无扰动的仿真实验结果第78-79页
     ·突加负载无干扰的仿真实验结果第79-80页
     ·给定转矩情况下改变转速实验结果第80-81页
     ·观测转速实验第81-82页
   ·本章小结第82-83页
第七章 结论与展望第83-85页
   ·结论第83页
   ·展望第83-85页
参考文献第85-87页
致谢第87-88页
附录第88页

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