| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究意义和目的 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·开关磁阻电机控制变量的研究现状 | 第11-12页 |
| ·开关磁阻电机控制方法的研究现状 | 第12页 |
| ·开关磁阻电机简介 | 第12-18页 |
| ·开关磁阻电机的发展 | 第12-13页 |
| ·开关磁阻电机的结构及原理 | 第13-14页 |
| ·开关磁阻电机的运行特点与研究热点 | 第14-18页 |
| ·本文主要内容和安排 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第2章 开关磁阻电机数学建模及仿真 | 第20-28页 |
| ·开关磁阻电机的数学模型 | 第20-25页 |
| ·开关磁阻电机基本电机方程 | 第20-23页 |
| ·简化线性模型 | 第23-24页 |
| ·非线性电感模型 | 第24-25页 |
| ·开关磁阻电机的 MATLAB 仿真模型设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 自抗扰控制及仿真模型的设计 | 第28-34页 |
| ·自抗扰控制技术 | 第28-31页 |
| ·自抗扰控制技术的诞生 | 第28-29页 |
| ·自抗扰技术的优点 | 第29-30页 |
| ·自抗扰控制原理 | 第30-31页 |
| ·自抗扰控制器仿真模型的设计 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 融合单纯形的免疫粒子群优化算法 | 第34-51页 |
| ·粒子群算法的研究概况 | 第34-35页 |
| ·种群拓扑结构改进 | 第34页 |
| ·混合粒子群算法 | 第34-35页 |
| ·PSO 于多目标及约束问题的研究 | 第35页 |
| ·关于粒子群的优化算法 | 第35-39页 |
| ·关于原始粒子群的算法 | 第35-37页 |
| ·标准粒子群算法 | 第37-39页 |
| ·带有惯性权重的粒子群算法 | 第37-38页 |
| ·包含收缩因子的粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·粒子群算法的理论解析 | 第39-43页 |
| ·粒子的线性离散系统构建 | 第39-41页 |
| ·粒子群算法的收敛性 | 第41-43页 |
| ·免疫算法 | 第43-44页 |
| ·人工免疫算法 | 第43页 |
| ·克隆选择算法 | 第43-44页 |
| ·NMIPSO 算法 | 第44-49页 |
| ·云模型 | 第44-45页 |
| ·云变异 | 第45-46页 |
| ·单纯形法 | 第46-48页 |
| ·算法流程 | 第48-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-50页 |
| ·精度测试 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 开关磁阻电机的 NMIPSO 优化自抗扰控制 | 第51-57页 |
| ·开关磁阻电机模型 | 第51-52页 |
| ·自抗扰控制器的设计 | 第52-53页 |
| ·基于 NMIPSO 优化的 ADRC 控制策略 | 第53-54页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结和展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第63-64页 |