声明
摘要
第一章 绪论
1.1 永磁同步电动机的结构和发展趋势
1.1.1 永磁同步电动机的结构和分类
1.1.2 永磁同步电动机的发展趋势
1.2 无传感器永磁同步电动机控制技术
1.2.1 无传感器永磁同步电动机的传统控制技术
1.2.2 无传感器永磁同步电动机的智能控制技术
1.2.3 无传感器永磁同步电动机控制技术的应用和发展方向
1.3 本文的主要工作
第二章 基于神经网络自适应观测器的PMSM鲁棒速度估计
2.1 引言
2.2 永磁同步电动机的数学模型及其矢量控制系统
2.2.1 永磁同步电动机的数学模型及矢量控制
2.2.2 无传感器永磁同步电动机的磁场定向矢量控制
2.3 基于神经网络的无传感器永磁同步电动机的转子速度估计方案
2.4 基于神经网络的自适应观测器的设计
2.4.1 基于神经网络的系统观测策略
2.4.2 基于神经网络的自适应观测器的设计
2.5 鲁棒速度估计器的设计
2.6 仿真研究
2.7 本章小结
第三章 基于复数模型和扩展卡尔曼滤波器的PMSM鲁棒位置估计
3.1 引言
3.2 无传感器永磁同步电动机的鲁棒转子位置估计方案
3.3 基于永磁同步电动机复数模型的鲁棒位置估计器的设计
3.3.1 永磁同步电动机的复数模型
3.3.2 鲁棒转子位置估计器的设计
3.4 基于扩展卡尔曼滤波器的转子磁链的在线辨识
3.4.1 扩展卡尔曼滤波器
3.4.2 基于扩展卡尔曼滤波器的转子磁链的在线辨识
3.5 仿真研究
3.6 本章小结
第四章 基于粒子群算法的无传感器PMSM的模糊自适应PI控制
4.1 引言
4.2 基于模糊PI控制器的PMSM控制方案
4.3 自适应PSO算法
4.3.1 PSO算法
4.3.2 自适应PSO算法的改进
4.4 基于自适应PSO算法的模糊PI控制器的参数优化
4.5 仿真研究
4.6 本章小结
第五章 基于递归ElmanNN的无传感器PMSM的非线性自适应控制
5.1 引言
5.2 基于递归ElmanNN的自适应控制器的无传感器PMSM控制方案
5.3 无传感器PMSM伺服系统的新型速度控制策略
5.3.1 无传感器PMSM矢量控制的动态分析
5.3.2 基于递归ElmanNN的自适应速度控制器的构成方案
5.4 基于递归ElmanNN的自适应速度控制器设计
5.4.1 递归ElmanNN
5.4.2 基于递归ElmanNN的自适应速度控制器设计
5.4.3 最佳学习速率的计算
5.5 仿真研究
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
参考文献
攻读博士学位期间的研究成果和取得荣誉
致谢
个人简历