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开关磁阻电机磁链转矩观测器的研究

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开关磁阻电机磁链转矩观测器的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 论文的研究背景与意义第9-10页
  1.2 定子磁链观测器的研究现状第10-11页
  1.3 转矩观测器的研究现状第11-12页
  1.4 本文研究内容与论文结构安排第12-14页
第2章 SRM直接转矩控制系统原理第14-27页
  2.1 SRM数学模型第14-17页
    2.1.1 SRM结构及特性第14页
    2.1.2 开关磁阻电机基本方程第14-16页
    2.1.3 开关磁阻电机瞬时转矩方程第16-17页
  2.2 SRM的DTC原理及系统框图第17-18页
    2.2.1 SRM直接转矩控制的原理第17-18页
    2.2.2 SRM直接转矩控制系统框图第18页
  2.3 SRM直接转矩模型的建立第18-24页
    2.3.1 电压矢量的建立与选取第19-21页
    2.3.2 电压矢量对磁链的影响第21-22页
    2.3.3 开关表的设计第22页
    2.3.4 磁链与转矩调节器的设计第22-24页
  2.4 传统磁链转矩观测器的缺点第24-25页
    2.4.1 定子电阻对磁链计算准确性的影响分析第24页
    2.4.2 积分误差累积对磁链观测器的影响第24-25页
    2.4.3 转矩观测器存在的问题第25页
  2.5 小结第25-27页
第3章 基于有限元分析的磁链观测器与转矩观测器研究第27-38页
  3.1 ANSYS电磁场分析软件介绍第27页
  3.2 有限元仿真系统的建立第27-31页
    3.2.1 SRM几何模型的建立第27-29页
    3.2.2 求解器选择第29-31页
  3.3 静磁场仿真结果第31-35页
  3.4 基于有限元分析的磁链观测器与转矩观测器的建立第35-37页
  3.5 小结第37-38页
第4章 基于BP神经网络磁链观测器设计及优化第38-52页
  4.1 BP神经网络的基本原理第38-40页
  4.2 基于BP神经网络磁链观测器的设计第40-45页
    4.2.1 BP神经网络的动态处理第40-41页
    4.2.2 BP神经网络训练样本的确定第41-42页
    4.2.3 BP神经网络模型结构的确定第42页
    4.2.4 BP神经网络训练与建模第42-45页
  4.3 基于粒子群优化BP神经网络的磁链观测器第45-51页
    4.3.1 粒子群算法第45-46页
    4.3.2 粒子群优化BP神经网络第46-48页
    4.3.3 粒子群参数的选择第48页
    4.3.4 粒子群优化BP神经网络结果分析第48-51页
  4.4 小结第51-52页
第5章 仿真结果分析第52-67页
  5.1 基于有限元分析的磁链观测器与转矩观测器仿真结果分析第52-57页
    5.1.1 基于有限元分析的磁链转矩观测器系统动态性能分析第52-55页
    5.1.2 基于有限元分析磁链观测器对定子电阻鲁棒性分析第55-57页
  5.2 基于BP神经网络磁链观测器仿真结果与分析第57-61页
    5.2.1 基于BP神经网络磁链观测器泛化性能仿真分析第58-59页
    5.2.2 基于BP神经网络磁链观测器对定子电阻鲁棒性分析第59-61页
  5.3 粒子群优化BP神经网络磁链观测器仿真分析第61-64页
  5.4 两种磁链观测器的对比分析第64-66页
  5.5 本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
参考文献第69-73页
攻读学位期间公开发表论文第73-74页
致谢第74-75页
作者简介第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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