硬性與理性：電機(jī)智能控制技術(shù)

第1章  電機(jī)智能控制技術(shù)基礎(chǔ)
1.1  電機(jī)智能控制技術(shù)概述
1.2  電機(jī)智能控制的硬件基礎(chǔ)
1.2.1  電機(jī)集成控制芯片
1.2.2  其他主要外圍電路
1.3  電機(jī)的模糊控制
1.3.1  模糊控制的概述
1.3.2  電機(jī)模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
1.4  電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.4.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的概述
1.4.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在實(shí)踐中的應(yīng)用
1.5  電機(jī)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.5.1  模糊神經(jīng)網(wǎng)路控制的概述
1.5.2  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的實(shí)踐應(yīng)用
第2章  直流電機(jī)的原理及特性
2.1  直流電機(jī)的工作原理
2.2  直流電機(jī)的機(jī)械特性
2.2.1  他勵電機(jī)機(jī)械特性
2.2.2  串勵電機(jī)機(jī)械特性
2.2.3  復(fù)勵電機(jī)機(jī)械特性
2.2.4  直流電機(jī)換向
2.3  直流電機(jī)的起動、調(diào)速、控制與運(yùn)行狀態(tài)
2.3.1  直流電機(jī)的起動
2.3.2  直流電機(jī)的調(diào)速
2.3.3  直流電機(jī)的控制
2.3.4  直流電機(jī)的運(yùn)行
第3章  交流電機(jī)的原理及特性
3.1  三相異步電機(jī)的工作原理
3.2  三相異步電機(jī)的機(jī)械特性
3.2.1  三相異步電機(jī)機(jī)械特性表達(dá)式
3.2.2  三相異步電機(jī)的固有機(jī)械特性和人為機(jī)械特性
3.3  三相異步電機(jī)的起動、調(diào)速、控制與運(yùn)行
3.3.1  三相異步電機(jī)的起動
3.3.2  三相異步電機(jī)的調(diào)速
3.3.3  三相異步電機(jī)的控制與運(yùn)行
3.4  單相異步電機(jī)
3.5  同步電機(jī)
3.5.1  同步電機(jī)的工作原理
3.5.2  同步電機(jī)的結(jié)構(gòu)分類
3.5.3  同步電機(jī)的起動方式
第4章  永磁同步電機(jī)無速度(位置)傳感器控制與智能控制技術(shù)
4.1  基于電機(jī)數(shù)學(xué)模型的直接計(jì)算法
4.1.1  直接計(jì)算方法
4.1.2  定子磁鏈、反電動勢估算法
4.1.3  根據(jù)電感應(yīng)變化的估計(jì)算法
4.2  模型參考自適應(yīng)方法
4.3  狀態(tài)觀測器方法和擴(kuò)展卡爾曼濾波器方法
4.3.1  狀態(tài)觀測器方法
4.3.2  擴(kuò)展卡爾曼濾波器方法
4.4  高頻信號注入法
4.4.1  旋轉(zhuǎn)高頻電壓、電流信號注入法
4.4.2  脈振高頻電壓信號注入法
4.5  智能控制技術(shù)在電機(jī)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用
4.5.1  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子位置辨識
4.5.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器對轉(zhuǎn)子位置的辨識
第5章  異步電機(jī)無速度傳感器控制與智能控制技術(shù)
5.1  基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的速度估計(jì)
5.1.1  擴(kuò)展卡爾曼濾波器狀態(tài)估計(jì)原理
5.1.2  擴(kuò)展卡爾曼狀態(tài)估計(jì)數(shù)學(xué)模型
5.1.3  擴(kuò)展卡爾曼狀態(tài)估計(jì)法
5.1.4  降階擴(kuò)展卡爾曼濾波器狀態(tài)估計(jì)法
5.2  基于改進(jìn)模型參考自適應(yīng)的速度估計(jì)
5.2.1  可調(diào)模型與參考模型
5.2.2  自適應(yīng)率
5.2.3  全階閉環(huán)磁鏈觀測器
5.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在速度和參數(shù)辨識中的應(yīng)用
5.3.1  基于前饋網(wǎng)絡(luò)的速度辨識
5.3.2  基于遞歸網(wǎng)絡(luò)的速度辨識
5.3.3  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子磁鏈估計(jì)
5.3.4  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電阻估計(jì)
5.3.5  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子時間的常數(shù)估計(jì)
5.4  遺傳算法和粒子群算法在電機(jī)參數(shù)辨識中的應(yīng)用
5.4.1  遺傳算法
5.4.2  粒子群算法
第6章  電機(jī)智能控制系統(tǒng)在電動車中的應(yīng)用研究
6.1  車用電機(jī)智能控制系統(tǒng)的工作原理及結(jié)構(gòu)
6.1.1  車用電機(jī)智能控制系統(tǒng)的工作原理
6.1.2  車用電機(jī)智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
6.2  系統(tǒng)硬件模塊設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
6.2.1  電源模塊硬件的設(shè)計(jì)
6.2.2  單片機(jī)模塊硬件設(shè)計(jì)
6.2.3  驅(qū)動電路模塊硬件設(shè)計(jì)
6.2.4  驅(qū)動控制模塊的硬件設(shè)計(jì)
6.2.5  串口通信模塊硬件設(shè)計(jì)
6.2.6  信號交互模塊硬件設(shè)計(jì)
6.2.7  電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測模塊硬件設(shè)計(jì)
6.2.8  制動剎車控制模塊硬件設(shè)計(jì)
6.3  系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
6.3.1  從總體方案來看軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6.3.2  參數(shù)配置界面
6.3.3  單片機(jī)程序
參考文獻(xiàn)