论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 感应电机无传感器调速系统 | 第13-15页 |
| 1.3 感应电机定子磁链的计算和观测 | 第15-17页 |
| 1.3.1 开环计算法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 使用观测器的方法 | 第16-17页 |
| 1.4 感应电机无传感器控制分类 | 第17-21页 |
| 1.4.1 基于模型状态观测器的方法 | 第17-20页 |
| 1.4.2 转子齿谐波法 | 第20页 |
| 1.4.3 高频信号注入法 | 第20-21页 |
| 1.4.4 基于人工智能理论估算法 | 第21页 |
| 1.5 感应电机参数辨识技术 | 第21-23页 |
| 1.5.1 递推最小二乘算法 | 第22页 |
| 1.5.2 模型参考自适应法 | 第22-23页 |
| 1.5.3 基于人工神经网络辨识法 | 第23页 |
| 1.6 本文的研究内容及章节安排 | 第23-26页 |
| 第二章 感应电机数学模型及直接转矩控制理论 | 第26-44页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 感应电机DTC系统电机数学模型 | 第26-33页 |
| 2.2.1 坐标变换理论 | 第26-29页 |
| 2.2.2 感应电机数学模型 | 第29-33页 |
| 2.3 电机数学模型离散化 | 第33-37页 |
| 2.3.1 精确离散化方法[101，102] | 第34-36页 |
| 2.3.2 近似离散化方法[101，102] | 第36-37页 |
| 2.4 感应电机直接转矩控制理论 | 第37-43页 |
| 2.4.1 直接转矩控制基本原理 | 第37-40页 |
| 2.4.2 滞环比较输出直接转矩控制策略 | 第40-41页 |
| 2.4.3 空间矢量调制直接转矩控制 | 第41-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于EKF的感应电机无传感器DTC控制 | 第44-65页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 卡尔曼滤波算法(KF) | 第44-49页 |
| 3.3 非线性卡尔曼滤波算法 | 第49-54页 |
| 3.3.1 非线性系统模型线性化 | 第50-51页 |
| 3.3.2 EKF算法离散化 | 第51-54页 |
| 3.4 基于EKF算法的感应电机无传感器DTC控制 | 第54-56页 |
| 3.5 无位置传感器直接转矩控制仿真模型建立 | 第56-64页 |
| 3.5.1 EKF模型参数与实际值保持一致的仿真验证 | 第58-60页 |
| 3.5.2 EKF模型参数与实际值存在差异的仿真验证 | 第60-64页 |
| 3.5.3 仿真验证结果总结 | 第64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 无传感器DTC系统中的EKF降阶运行 | 第65-83页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 EKF算法的降阶运行 | 第65-78页 |
| 4.2.1 TSEKF算法 | 第68-73页 |
| 4.2.2 TSEKF算法稳定性以及参数敏感性分析 | 第73-77页 |
| 4.2.3 数学算法运算量分析 | 第77-78页 |
| 4.3 仿真研究 | 第78-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 抗系统模型参数扰动的EKF算法 | 第83-100页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 带转子电阻辨识的EKF算法 | 第83-85页 |
| 5.3 基于STFEKF的无传感器DTC-SVM控制算法 | 第85-97页 |
| 5.3.1 SFEKF算法 | 第85-89页 |
| 5.3.2 SFEKF算法稳定性分析 | 第89-93页 |
| 5.3.3 STFEKF算法 | 第93-96页 |
| 5.3.4 STFEKF的稳定性分析 | 第96-97页 |
| 5.4 仿真研究 | 第97-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 第六章 EKF模型参数离线自整定的研究 | 第100-118页 |
| 6.1 引言 | 第100页 |
| 6.2 辨识的最小二乘法及递推原理 | 第100-103页 |
| 6.3 静止状态感应电机最小二乘数学模型推导 | 第103-106页 |
| 6.4 激励信号的选择 | 第106-107页 |
| 6.5 基于TSRLS感应电机参数辨识算法 | 第107-113页 |
| 6.5.1 TSRLS算法实现 | 第107-112页 |
| 6.5.2 传统RLS算法 | 第112-113页 |
| 6.5.3 算法运算量分析比较 | 第113页 |
| 6.6 仿真研究 | 第113-117页 |
| 6.7 本章小结 | 第117-118页 |
| 第七章 系统的设计及实验研究 | 第118-133页 |
| 7.1 引言 | 第118页 |
| 7.2 实验系统的实现 | 第118-122页 |
| 7.2.1 控制系统实验方案设计 | 第118-119页 |
| 7.2.2 基于PE-Expert Ш 的感应电机实验系统设计 | 第119-122页 |
| 7.3 系统软件设计 | 第122-124页 |
| 7.4 感应电机无传感器DTC-SVM实验结果及其分析 | 第124-132页 |
| 7.4.1 EKF模型参数自整定实验 | 第124-129页 |
| 7.4.2 EKF与TSEKF等效性及有效性验证 | 第129-131页 |
| 7.4.3 TSEKF与STFEKF对比验证 | 第131-132页 |
| 7.5 本章小结 | 第132-133页 |
| 结论与展望 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-142页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 附件 | 第145页 |
