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人工智能在直接转矩控制中的应用研究

第一章 绪论第1-18页
 1.1 前言第9页
 1.2 交、直流传动系统的演化第9-12页
  1.2.1 直流调速系统第10页
  1.2.2 交流调速系统第10-12页
 1.3 人工智能第12-14页
 1.4 人工智能在电气传动控制中的运用第14-15页
  1.4.1 模糊逻辑控制在电气传动控制中的运用第14-15页
  1.4.2 神经网络在电气传动中的应用第15页
 1.5 智能直接转矩控制策略第15-16页
 1.6 本文的主要工作及研究内容第16-18页
第二章 直接转矩控制方案的理论基础第18-32页
 2.1 异步电动机的数学模型第18-20页
 2.2 异步电动机的直接转矩控制第20-26页
  2.2.1 磁链的运动轨迹控制第20-25页
  2.2.2 转矩直接控制第25-26页
  2.2.3 电压矢量表第26页
 2.3 电压矢量作用分析第26-29页
  2.3.1 区段内确定位置上不同矢量的作用第27-28页
  2.3.2 区段内在不同位置时同一电压矢量的作用第28-29页
 2.4 仿真实例第29-32页
  2.4.1 异步电动机直接转矩控制系统的建模第30页
  2.4.2 磁链及转矩调节器第30页
  2.4.3 开关表和逆变器第30-31页
  2.4.4 仿真结果第31-32页
第三章 智能控制策略第32-48页
 3.1 自动控制理论发展简史第32页
  3.1.1 经典控制理论阶段第32页
  3.1.2 现代控制理论阶段第32页
  3.1.3 大系统理论和智能控制理论阶段第32页
 3.2 模糊控制第32-36页
  3.2.1 模糊控制发展概况第33页
  3.2.2 模糊控制的基本结构和组成第33-36页
 3.3 神经网络控制第36-48页
  3.3.1 神经网络的发展概况第36-37页
  3.3.2 常用神经网络结构和学习算法第37-38页
  3.3.3 前馈神经网络第38-42页
  3.3.4 反馈神经网络第42-43页
  3.3.5 模糊神经网络第43-48页
第四章 模糊直接转矩控制策略第48-59页
 4.1 感应电机定子电阻模糊辨识第48-52页
  4.1.1 模糊观察器输入变量的确定第49页
  4.1.2 模糊观测器的设计第49-52页
  4.1.3 实验结果第52页
 4.2 基于模糊逻辑的直接转矩控制第52-59页
  4.2.1 引言第52页
  4.2.2 模糊直接转矩控制方法第52-57页
  4.2.3 模糊直接转矩控制与一般直接转矩控制性能的比较第57-59页
第五章 神经网络直接转矩控制策略第59-69页
 5.1 异步电机定子磁链神经网络观测器第59-62页
  5.1.1 利用神经网络建立定子磁链观测器第59-60页
  5.1.2 实时递归神经网络及其算法第60-62页
 5.2 异步电机转速神经网络辨识第62-64页
  5.2.1 异步电机的数学模型第62页
  5.2.2 转子速度估计第62-63页
  5.2.3 具体算法第63-64页
  5.2.4 仿真结果第64页
 5.3 直接转矩控制的模糊神经网络实现第64-69页
  5.3.1 基于直接转矩控制的感应电机模糊实现第64-65页
  5.3.2 模糊神经网络实现第65-68页
  5.3.3 仿真结果第68-69页
第六章 神经元自适应控制的智能直接转矩闭环调速系统第69-76页
 6.1 PID控制第69-71页
  6.1.1 PID控制原理第69-70页
  6.1.2 自适应控制第70-71页
 6.2 自适应神经元速度调节器第71-73页
 6.3 自适应算法调节增益的神经元控制智能直接转矩控制系统第73-76页
  6.3.1 基于自适应算法修正增益的神经元速度控制器第73-74页
  6.3.2 系统仿真结果第74-76页
结束语第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
作者在攻读硕士学位期间完成的论文第82页

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