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基于视网膜神经网络的永磁同步电机控制策略研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-6页 | Abstract | 第6-10页 | 第一章 绪论 | 第10-16页 | ·课题的研究背景 | 第10-12页 | ·永磁同步电机研究现状和发展方向 | 第11-12页 | ·神经网络控制概述 | 第12-14页 | ·课题的目的和意义 | 第14-15页 | ·本文研究的内容及主要工作 | 第15-16页 | 第二章 永磁同步电机数学模型及其控制系统 | 第16-24页 | ·永磁同步电机的数学模型 | 第16-21页 | ·ABC三相静止坐标系下的模型 | 第16-18页 | ·α-β两相静止坐标系下的模型 | 第18-19页 | ·d-q两相同步旋转坐标系下的模型 | 第19-21页 | ·永磁同步电机转速控制 | 第21-22页 | ·永磁同步电机矢量控制技术 | 第22-24页 | 第三章 基于MATLAB的永磁同步电机调速控制系统及其仿真模型 | 第24-37页 | ·永磁同步电机的空间矢量控制算法 | 第24-29页 | ·永磁同步电机调速控制系统的仿真模型 | 第29-34页 | ·矢量控制模块 | 第29-33页 | ·逆变桥仿真模块 | 第33-34页 | ·仿真与分析 | 第34-36页 | ·本章小结 | 第36-37页 | 第四章 基于BP神经网络的永磁同步电机控制策略研究 | 第37-53页 | ·传统PID控制器原理 | 第37-38页 | ·神经网络基本原理 | 第38-42页 | ·人工神经元模型 | 第38-39页 | ·神经网络模型分类 | 第39-40页 | ·神经网络的训练 | 第40-42页 | ·神经网络控制 | 第42-43页 | ·神经网络控制介绍 | 第42页 | ·神经网络控制的特点 | 第42页 | ·神经网络控制的原理和结构 | 第42-43页 | ·BP神经网络基本理论 | 第43-46页 | ·BP神经网络基础 | 第43-44页 | ·BP神经网络的基本结构 | 第44页 | ·BP神经网络结构设计和参数选取 | 第44-45页 | ·BP网络存在的不足与改进方法 | 第45-46页 | ·基于BP神经网络的永磁同步电机自适应转速控制 | 第46-50页 | ·基于BP神经网络的永磁同步电机调速控制系统仿真模型 | 第50-51页 | ·BP神经网络控制器仿真模型 | 第50-51页 | ·仿真结果与分析 | 第51-52页 | ·本章小结 | 第52-53页 | 第五章 基于视网膜神经网络的永磁同步电机控制策略研究 | 第53-66页 | ·视网膜神经网络的基本理论 | 第53-56页 | ·视网膜神经网络原理 | 第53-54页 | ·视网膜神经网络模型 | 第54-56页 | ·视神经网络的训练 | 第56-58页 | ·视神经网络控制器设计 | 第58-59页 | ·基于视神经网络的永磁同步电机PI调速控制系统模型 | 第59-60页 | ·仿真结果与分析 | 第60-64页 | ·本章小结 | 第64-66页 | 第六章 结束语 | 第66-68页 | ·结论 | 第66-67页 | ·展望 | 第67-68页 | 参考文献 | 第68-71页 | 在学研究成果 | 第71-72页 | 致谢 | 第72页 |
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