| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11页 |
| ·永磁同步电机控制发展简介 | 第11-14页 |
| ·传统控制方法 | 第12页 |
| ·基于线性化解耦控制方法 | 第12-13页 |
| ·智能理论控制方法 | 第13-14页 |
| ·神经网络逆系统的现状与发展 | 第14-15页 |
| ·研究的重点内容及论文安排 | 第15-16页 |
| 第二章 永磁同步电机的模型及其控制 | 第16-23页 |
| ·永磁同步电机的模型分析 | 第16-21页 |
| ·永磁同步电机的基本数学模型 | 第16-18页 |
| ·坐标转换理论 | 第18-19页 |
| ·基于α-β轴(2S 静止坐标系)的永磁同步电机数学模型 | 第19-20页 |
| ·基于 d-q 轴(2R 旋转坐标系)的永磁同步电机数学模型 | 第20-21页 |
| ·基于矢量控制的永磁同步电机控制系统 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于逆系统的永磁同步电机控制系统研究 | 第23-40页 |
| ·逆系统原理与分析 | 第23-26页 |
| ·逆系统概念以及线性化解耦控制原理 | 第23-24页 |
| ·系统可逆性定理 | 第24-26页 |
| ·永磁同步电机逆系统分析与建模仿真 | 第26-37页 |
| ·永磁同步电机数学模型的可逆性分析 | 第26-27页 |
| ·永磁同步电机数学模型的解析实现形式 | 第27-29页 |
| ·永磁同步电机逆系统 MATLAB 仿真模型建立 | 第29-34页 |
| ·永磁同步电机逆系统控制系统仿真与分析 | 第34-37页 |
| ·神经网络逆系统的原理与实现 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于神经网络逆系统的永磁同步电机控制系统研究 | 第40-66页 |
| ·基于神经网络逆系统的永磁同步电机辨识 | 第40-41页 |
| ·基于 BP 神经网络逆系统的永磁同步电机控制系统 | 第41-52页 |
| ·BP 神经网络基本模型与程序介绍 | 第42-44页 |
| ·BP 神经网络隐含层设计 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络转移函数与训练学习策略 | 第46-47页 |
| ·基于 BP 神经网络逆系统的 PMSM 控制系统 | 第47-52页 |
| ·基于 RBF 神经网络逆系统的永磁同步电机控制系统 | 第52-65页 |
| ·RBF 神经网络基本模型与程序介绍 | 第53-54页 |
| ·RBF 神经网络结构设计 | 第54-56页 |
| ·RBF 神经网络扩展常数选择 | 第56-57页 |
| ·基于 RBF 神经网络逆系统的 PMSM 控制系统 | 第57-61页 |
| ·粒子群算法在 PMSM 神经网络逆系统控制策略中的应用探究 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于 dSPACE 的 RBF 神经网络逆系统 PMSM 控制实验 | 第66-83页 |
| ·dSPACE 平台概述 | 第66-69页 |
| ·dSPACE 系统简介 | 第66页 |
| ·dSPACE 系统的软件体系结构 | 第66-67页 |
| ·dSPACE 系统的硬件体系结构 | 第67-68页 |
| ·基于 dSPACE 的系统开发 | 第68-69页 |
| ·dSPACE 平台 RBF 神经网络逆系统控制系统硬件实现 | 第69-74页 |
| ·dSPACE 平台的主回路 | 第70-72页 |
| ·dSPACE 平台的控制回路 | 第72-74页 |
| ·dSPACE 平台 RBF 神经网络逆系统控制系统软件实现 | 第74-80页 |
| ·dSPACE 平台连接与配置 | 第74-78页 |
| ·dSPACE 平台 RBF 神经网络逆系统控制系统构建 | 第78-79页 |
| ·dSPACE 平台的模型下载与生成代码 | 第79-80页 |
| ·基于 ControlDesk 的实验结果与分析 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 全文总结与工作展望 | 第83-85页 |
| ·论文工作总结 | 第83-84页 |
| ·下一步重点研究工作 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
