| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究车载电机驱动系统的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 交流电机驱动控制的研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 交流电机控制方式的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 交流电机控制策略的研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3 混合动力电载电机驱动控制系统存在的主要问题 | 第19-20页 |
| 1.4 本文研究主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 矢量控制基本原理 | 第22-30页 |
| 2.1 矢量控制基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2 矢量控制的坐标变换理论 | 第23-25页 |
| 2.3 同步旋转坐标系下的感应电机数学模型 | 第25-26页 |
| 2.4 感应电机在任意两相旋转坐标系下的数学模型 | 第26页 |
| 2.5 矢量控制模型搭建 | 第26-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于线性化解耦的感应电机转矩磁链控制 | 第30-42页 |
| 3.1 基于输出反馈线性化的感应电机控制模型 | 第30-33页 |
| 3.1.1 感应电机矢量控制数学模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 模型的直接反馈线性化 | 第32-33页 |
| 3.2 基于不确定系统最优控制的磁链环控制 | 第33-37页 |
| 3.3 基于不确定系统的次优控制的异步电机磁链环控制器设计 | 第37-38页 |
| 3.4 具有负载扰动感应电机转矩控制器设计 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于神经网络的转差转速补偿控制 | 第42-70页 |
| 4.1 人工神经网络原理 | 第42-48页 |
| 4.1.1 神经元的结构 | 第43-46页 |
| 4.1.2 神经网络的工作流程与学习规则 | 第46-48页 |
| 4.2 反向传播神经网络 | 第48-51页 |
| 4.2.1 网络结构 | 第48-49页 |
| 4.2.2 BP 学习算法 | 第49-51页 |
| 4.3 基于 BP 网络的转差转速补偿下的转矩控制 | 第51-55页 |
| 4.3.1 系统总体设计 | 第51-52页 |
| 4.3.2 基于 BP 网络的转差转速补偿控制 | 第52-53页 |
| 4.3.3 BP 神经网络补偿控制的实现 | 第53-55页 |
| 4.4 带神经网络补偿的异步电机矢量控制仿真结果及分析 | 第55-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简介及科研成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
