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基于单神经元PID的永磁同步电动机速度控制器设计
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基于单神经元PID的永磁同步电动机速度控制器设计
论文目录
 
摘要第1-9 页
Abstract第9-11 页
第一章 绪论第11-17 页
　　· 引言第11-13 页
　　　　· 永磁式同步电机的特点及其分类第11-12 页
　　　　· 永磁同步电机国内外研究现状及发展趋势第12-13 页
　　· 神经网络理论概述第13-15 页
　　　　· 人工神经网络发展的历史与现状第13-14 页
　　　　· 人工神经网络在控制理论中的应用第14-15 页
　　　　· 人工神经网络在电机速度控制中的应用研究第15 页
　　· 本文的主要工作第15-17 页
第二章 神经网络理论基础第17-35 页
　　· 神经元模型第17-19 页
　　· 神经网络的拓扑结构第19-20 页
　　· 神经网络的学习方法第20-24 页
　　　　· 神经网络学习方式第20-21 页
　　　　· 神经网络学习规则第21-24 页
　　· 感知器(Perceptron)第24-25 页
　　· BP神经网络第25-28 页
　　　　· BP网络的训练过程第26-27 页
　　　　· BP神经网络的函数逼近能力第27-28 页
　　· RBF神经网络第28-32 页
　　　　· 径向基函数网络的结构第28-30 页
　　　　· RBF网络的学习算法第30 页
　　　　· RBF网络的函数逼近特性第30-32 页
　　· 神经网络辨识第32-35 页
第三章 单神经元自适应 PID控制第35-51 页
　　· 传统PID控制第35-36 页
　　· 基于单神经元的自适应PID控制第36-44 页
　　　　· 单神经元 PID控制原理第36-37 页
　　　　· 采用有监督 Hebb学习规则的单神经元 PID控制器第37-40 页
　　　　· 基于 PSD算法的单神经元 PID学习算法第40-42 页
　　　　· 单神经元 PID控制器的稳定性分析第42-44 页
　　· 基于神经网络辨识的单神经元PID控制器第44-51 页
　　　　· BP神经网络辨识器第45-47 页
　　　　· RBF神经网络辨识器第47-49 页
　　　　· 基于 RBF神经网络辨识的单神经元自适应 PID控制器第49-51 页
第四章 永磁同步电机矢量控制系统建模与仿真第51-63 页
　　· 永磁同步电机磁场定向矢量控制数学模型第51-55 页
　　　　· PMSM的物理模型第51 页
　　　　· PMSM在三相静止坐标系下的物理方程第51-52 页
　　　　· 坐标变换第52-54 页
　　　　· PMSM在dq0坐标系下的物理方程第54 页
　　　　· 永磁同步电机转子磁链定向控制第54-55 页
　　· 电流滞环控制第55-57 页
　　· 速度调节器的设计第57-58 页
　　　　· 电流环的简化第57-58 页
　　　　· 速度环的设计第58 页
　　· matlab仿真第58-63 页
　　　　· 传统 PID速度控制器仿真第58-60 页
　　　　· 采用改进的有监督 Hebb学习的单神经元 PID速度控制器第60-61 页
　　　　· 基于 RBF神经网络辨识的单神经元 PID速度控制器第61-63 页
第五章 结论与展望第63-65 页
　　· 工作总结第63 页
　　· 展望第63-65 页
参考文献第65-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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