| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 永磁同步电机发展历程 | 第10页 |
| 1.1.2 永磁同步电机特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 永磁同步电机的应用领域 | 第11-13页 |
| 1.2 PMSM参数辨识方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于改进布谷鸟算法的永磁同步电机参数辨识 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 PMSM数学模型及辨识模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 PMSM数学模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 PMSM辨识模型 | 第19-20页 |
| 2.3 改进布谷鸟算法及在PMSM辨识中的应用 | 第20-26页 |
| 2.3.1 布谷鸟搜索算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 改进布谷鸟搜索算法 | 第21-26页 |
| 2.4 PMSM多参数辨识实验 | 第26-30页 |
| 2.4.1 实验方案设计 | 第26-27页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第27-28页 |
| 2.4.3 参数变化时的PMSM辨识 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于多智能体蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 PMSM的数学及状态监测模型 | 第31-32页 |
| 3.3 多智能体蝙蝠算法及在永磁同步电机状态监测中的应用 | 第32-37页 |
| 3.3.1 标准蝙蝠优化算法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 多智能体蝙蝠算法 | 第33-36页 |
| 3.3.3 基于MABA的永磁同步电机健康状态监测流程 | 第36-37页 |
| 3.4 PMSM参数辨识与状态监测实验 | 第37-40页 |
| 3.4.1 实验方案设计 | 第37页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 3.5 永磁同步电机运行状态监测 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于哈密顿函数的永磁同步电机混沌系统参数辨识 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 永磁同步电机混沌模型 | 第44-45页 |
| 4.2.1 永磁同步电机数学模型 | 第44页 |
| 4.2.2 永磁同步电机混沌模型 | 第44-45页 |
| 4.3 基于Hamilton自适应观测器的参数辨识 | 第45-48页 |
| 4.3.1 混沌系统的Hamilton模型建立 | 第45-46页 |
| 4.3.2 PCH系统自适应观测器设计 | 第46-48页 |
| 4.4 仿真验证 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
