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基于神经网络的永磁同步电机参数辨识研究

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基于神经网络的永磁同步电机参数辨识研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
  · 相关神经网络控制技术第10-12页
    · 神经网络简述第10-11页
    · 基于神经网络的系统辨识第11-12页
  · 永磁同步电机参数辨识国内外研究进展第12-14页
    · 最小二乘法第13页
    · 模型参考自适应法第13页
    · 扩展卡尔曼滤波法第13-14页
    · 智能控制算法第14页
  · 本文主要的研究内容第14-16页
第二章 永磁同步电机控制系统的研究第16-24页
  · 永磁同步电机的数学模型第16-19页
    · A-B-C坐标系下的数学模型第16-17页
    · α-β坐标系下的数学模型第17-18页
    · d-q轴坐标系下的数学模型第18-19页
    · d-q轴坐标系下的等效电路第19页
  · 永磁同步电机的控制技术第19-23页
    · 矢量控制第19-21页
    · 直接转矩控制第21-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 基于递推最小二乘法的永磁同步电机参数辨识第24-36页
  · 矢量控制下的空间矢量脉宽调制(SVPWM)第24-28页
    · SVPWM原理第24-26页
    · SVPWM控制算法第26-27页
    · 基本矢量作用时间计算与三相PWM波形的合成第27-28页
  · 遗忘因子递推最小二乘算法的参数辨识方案第28-32页
    · 最小二乘算法的原理第28-29页
    · 递推最小二乘算法的原理第29-30页
    · 遗忘因子递推最小二乘算法的原理第30-31页
    · 基于遗忘因子递推最小二乘算法的参数辨识第31-32页
  · 永磁同步电机参数辨识系统的仿真与分析第32-35页
  · 本章小结第35-36页
第四章 基于神经网络的永磁同步电机参数辨识第36-52页
  · 神经网络控制第36-40页
    · 神经网络控制系统设计的基本理论第36-38页
    · 人工神经网络的模型第38-40页
  · 神经网络参数辨识方案第40-45页
    · 神经网络辨识方案的提出第40-42页
    · 神经网络辨识方案的具体实现第42-45页
  · 神经网络参数辨识的MATLAB仿真与分析第45-50页
  · 两种参数辨识算法的比较第50页
  · 本章小结第50-52页
第五章 非线性因素对电机参数辨识结果的影响第52-62页
  · 逆变器的非线性因素分析第52-59页
    · 开关延时以及开关管的死区时间第52-54页
    · 开关管压降第54-57页
    · 电流电压检测等的误差第57-59页
  · 加入非线性因素的辨识算法仿真第59-61页
  · 本章小结第61-62页
第六章 总结和展望第62-64页
  · 总结第62-63页
  · 展望第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间的研究成果第68-69页
攻读硕士学位期间参加或支持的科研项目第69-70页
致谢第70页

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