一、单神经元调节器在直流调速系统中的应用研究（论文文献综述）
罗明帅[1]（2021）在《跑步机变频调速控制器的开发》文中研究表明随着人们健康意识的提高,尤其是新冠肺炎爆发以来,居家锻炼已成为一种趋势。跑步机作为一种重要的室内健身器材得到了较为广泛的应用。人在跑步过程中,由于每个运动者的体重和速度均不一样,导致负载转矩变化很大。因此,本文旨在开发一款跑步机专用的交流调速控制器,使其在脉冲负载的作用下,电机转速平缓调节,实现舒适控制。本文对跑步机的数学模型、矢量控制、电压空间脉宽矢量和脉冲型负载特性作了详细的分析,并建立了基于脉冲型负载的矢量控制系统结构图。针对矢量控制中PI控制器自适应能力不足的问题,提出了一种单神经元PI控制器,并利用Sgn函数和模糊控制分别对单神经元PI控制器的比例增益K进行优化,进一步提高其自适应能力。将上述理论分析在Matlab/Simulink环境下进行建模与仿真,仿真结果表明控制系统具有更好的鲁棒性。在仿真验证的基础上,以DSP TMS320F28335为控制核心开发了一款控制器。首先根据跑步机参数要求,对控制器的电源部分、数字部分以及模拟部分相关电路进行设计,然后利用CCS操作平台对整个系统的主程序和中断服务子程序进行编写,最后对所开发的控制器进行调速性能测试。测试结果表明本文所开发的跑步机变频调速控制器在面对不同类型的脉冲负载时,均能使电机转速的超调量维持在3%以内,满足跑步机国家标准GB17498.6-2008最高速度准确度等级。
邓冉冉[2]（2020）在《开关磁阻电机转速自适应控制》文中研究说明由于开关磁阻电机的强耦合,非线性等特点,使一般线性的控制方法对开关磁阻电机进行控制具有很大局限性。转速调节器作为电机控制系统的主控器对整个驱动系统的稳定高效运行起到至关重要的作用。本文主要针对这一关键技术难题,以车载SRM为研究对象,重点对开关磁阻电机驱动系统中的转速调节器进行优化改进,提出模糊-自抗扰、单神经元PID两种转速自适应控制方法,同时结合转矩内环,旨在提高开关磁阻电机驱动系统的鲁棒性和抗干扰能力。论文首先分析了电动汽车用SRM的发展前景,对开关磁阻电机的基本结构和工作原理,常用的建模方法及常规控制方法及其应用范围进行介绍。其次构建转速-转矩双闭环系统。转矩内环用直接瞬时转矩滞环控制方法,能有效减少电机的转矩脉动,同时发现PI转速调节器在系统参数突变时的局限性。再次,搭建两种自适应转速调节器。首先,运用自抗扰控制器的特点,针对开关磁阻电机搭建了由跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性反馈控制率组成的自抗扰转速调节器,但由于自抗扰控制的控制参数多,调整难度大等问题。本文结合了模糊控制的思想,将其运用到自抗扰转速调节器的参数自整定中,减少了参数的调节,提高了调节器的自适应能力;同时,根据神经网络对非线性控制对象的特点,结合电机自身对控制的要求,构建了单神经元PID转速调节器,此调节器将神经网络自学习、自整定的特点与PID控制相结合,其保证电机控制时效性的同时,提高了自适应能力。最后,根据上述仿真模型,初步设计了以STM32芯片为核心的开关磁阻电机驱动系统控制系统,主要关注电路设计和器件选型。
姜一帆[3]（2020）在《电力推进船舶电力系统的稳定性研究》文中指出电力推进系统凭借操纵灵活、经济性好、安全性高等优点被逐渐应用于现代化商船中,但是大功率用电设备以及大量电子元器件的使用导致了系统结构越来越复杂。其中,大功率设备的负荷变化会对电网造成冲击,电子元器件产生的谐波会干扰用电设备正常运行,复杂的系统结构在恶劣的工作环境中容易发生故障。因此,为提高船舶运行的安全和控制性能,本文以电力推进船舶的电力系统为研究对象,从设备可靠性、电网谐波和典型扰动方面对电力系统稳定性展开研究。首先,搭建包括柴油同步发电机组模型、异步电机矢量控制系统在内的电力推进船舶电力系统模型,并采用粒子群优化算法对柴油机调速器控制参数进行最优配置。针对速度传感器在恶劣工作环境中可靠性降低的问题,使用基于转子磁链的模型参考自适应转速辨识装置估测电机转速。为提高装置的转速辨识精度,提出使用单神经元PI控制器作为模型参考自适应系统的自适应机制,实现控制参数的在线自整定。仿真结果表明,使用单神经元PI控制器的无速度传感器具有良好的转速估测精度。为研究谐波对电力推进船舶的电力系统稳定性的影响,建立谐波分析等效电网模型,使用快速傅里叶分析法对谐波电流进行分析。针对电力系统谐波含量过高导致系统稳定性降低的问题,对多相整流技术和有源电力滤波技术进行分析,提出使用并联型有源电力滤波装置对电网谐波进行抑制。仿真结果表明,并联型有源电力滤波装置具有良好的谐波抑制效果,对提高系统在谐波影响下的稳定性具有重要作用。为分析电力系统在大扰动下的动态响应过程和暂态稳定性能,根据电力推进船舶电力系统模型,进行负荷冲击、三相短路故障、发电机组跳闸故障三种典型扰动下的仿真试验,使用瞬时调速率、稳定时间、静态和动态电压调整率等稳定判据对仿真结果进行分析。仿真结果表明,搭建的电力系统在大扰动下能够保持良好的稳定性能。
赵轩浩[4]（2020）在《基于DSP的无刷直流电机驱动控制系统设计》文中提出与传统有刷直流电机相比,无刷直流电机由于其具有效率高、可靠性好、噪音低、寿命长的优点,被广泛应用于家用电器、无人机、电动汽车以及工业机器人等多种领域。本文针对无刷直流电机驱动和控制的快速性、稳定性和精确性需求,构建了无刷直流电机的数学模型,设计了一种基于DSP的无刷直流电机驱动控制系统,并在此基础上研究了基于单神经元的PI控制器,改进了串级PI控制算法,实现了无刷直流电机的稳定驱动与精确控制。结果表明,本论文所构建的驱动控制系统具有控制精度高,响应速度快,成本较低等优点。论文主要工作如下:1.分析了无刷直流电机的工作原理与控制方法。从电机本体、位置传感器及驱动控制电路等方面分析了控制系统的基本结构;通过分析位置、转速、电流等三个控制量的检测方案,以及无刷直流电机的驱动方式,阐述了控制系统的基本工作原理;建立了无刷直流电机的数学模型。2.研究了无刷直流电机串级PI控制算法。设计了电流内环、转速外环的无刷直流电机串级控制系统,研究了基于单神经元的PID控制器,以提高控制系统的性能;然后根据实验所用电机参数,基于MATLAB软件平台构建了仿真模型,并对仿真结果进行分析。3.设计了无刷直流电机驱动控制系统的硬件电路及软件代码。根据需求分别对电源模块、驱动模块、逆变电路模块和检测模块等四部分进行分析与计算,完成芯片的选型与外围电路的设计;利用DSP集成开发环境完成了 PWM控制信号的发生,位置、转速、电流三个反馈信号的检测,并实现了电流PI、转速PI串级控制算法。4.对所设计的驱动控制系统进行了实验测试。进行了信号波形试验,对PWM、霍尔和编码器信号进行了精确性验证,然后进行了电机空载以及调速试验。结果表明,本系统的调节时间不超过0.03s,调速范围在400r/min到3600r/min时转速较为稳定,且在此范围内稳定运行时转速波动不超过20r/min,电流波动及转矩波动也较小,基本满足设计要求。
李振华[5]（2016）在《ARM在直流电机调速控制器中的应用研究》文中研究说明直流电动机以其大范围平滑无极调速,频繁的启动、制动和正反转稳定性,低速大转矩、负载能力大等优良性能,在轧钢机、高精度机床、煤矿采掘等场合应用广泛。伴随着嵌入式技术应用于伺服电机控制领域,使得电机调速逐渐由模拟向数字化方向转变,尤其是以ARM作为控制器的直流电机控制成为新的研究方向。本文直流电机调速系统以ARM控制器为核心,包括人机交互、电机驱动模块、电流以及转速检测模块等。ARM控制器通过A/D采集转速得到误差信号,然后在一定算法运算后,通过D/A转换控制直流电动机,从而达到控制转速的目的。论文首先给出了总体设计方案；然后进行硬件设计,主要包括ARM处理器及最小系统、MOSFET驱动、光电隔离、转速测量、AD转换电路等。在系统硬件搭建完成后,对调速系统控制器算法进行了探讨研究,包括常规PID控制算法,单神经元PID控制算法,模糊PID控制算法。最后对系统软件进行了设计,包括对嵌入式操作系统Linux进行了移植,硬件设备驱动程序的设计等。以ARM为核心的直流电机调速控制系统,结构简单,抗干扰能力强,性价比高。通过MATLAB仿真结果表明：基于单神经元PID控制和模糊PID控制的直流电机调速性能优于传统控制策略,有很好的应用前景。
刘洋[6]（2013）在《基于智能控制算法的流速仪检定车调速系统的设计与研究》文中研究表明流速仪是用来测量江、河、湖泊水文数据的常用装置。在众多种类的流速仪中,转子式流速仪是水文行业使用最为简单、最为普遍且不可缺少的水文仪器,被广泛应用于水文测验、水环境监测、水量量测等测量工作。但是由于我国大江大河的水文环境通常较为恶劣,流速仪在使用一段时间后,会受到水中泥沙和杂物的破坏,致使仪器各方面参数发生变化。因此为了保证流速仪测量流速的精确度,定期都要通过流速仪检定系统对流速仪进行重新检定,确定其参数,以保证其能够继续工作。根据我国现行行业标准《GB/T21699-2008直线明槽中的转子式流速仪检定／校准方法》的规定,流速仪的检定采用静水槽法进行。本文中的流速仪检定系统正是根据静水槽法检定流速仪这一原理,通过在检定车的下方悬挂所要检定的流速仪,使其在不同的速度区间做往复运动,用检定车的运动来模拟水流对流速仪的冲击作用来完成对流速仪的检定。本文在广泛了解国内外流速仪自动检定平台现状和深入学习水文行业相关检定标准的基础上,从流速仪检定系统的工作原理和流速仪性能测试原理出发,针对检定系统中的重要组成部分检定车的调速部分及调速系统配套环节做了较为详尽的分析和设计。由于检定车要求的调速范围大,且要求在调速区间内实现平滑调速,因此根据流速仪检定系统调速的特点,选用直流调速方法对系统中的检定车进行调速。为确保整套调速系统设计的完整性和合理性,本文对系统中所采用的直流电机进行了选型并对调速系统的相关参数进行了估算和优化,对系统中所设计的直流调速器进行了设计和配置。本文将智能控制算法同检定车直流调速系统相结合。首先通过建立流速仪检定车的直流电机模型,采用单闭环调速和双闭环调速对流速仪检定车直流电机进行仿真。为了保证系统中直流电机良好的特性,将模糊PID控制算法加入到双闭环调速中,并采用神经网络算法对PID参数进行整定。通过智能算法和检定车直流电机调速的结合,一方面可以保证直流电机有良好的响应特性和抗干扰特性,另一方面通过BP神经网络算法能够保证对PID参数进行快速的整定,解决了流速检定过程中对于流速仪检定车调速的响应速度和稳态精度的要求。最后本文对调速系统中的各种可能的干扰进行了分析并采取了相应的抗干扰措施,保证了流速仪检定车调速系统的高效稳定的运行。
邵慧[7]（2011）在《基于ARM的直流电机调速系统的设计与开发》文中认为随着嵌入式技术的不断发展,它在工业控制领域的应用也越来越受到人们的关注,并发挥着重要的作用。其中,ARM系列的处理器由于各种优点,是近年来在嵌入式系统方面最具有影响力的微处理器。调速系统是当今电力拖动自动控制系统中应用最广泛的伺服系统之一。由于近年来微电子和电力电子技术突飞猛进的发展使得直流调速控制系统朝着数字化、模块化的方向发展,乃至实现全数字化的直流调速控制系统。研究与开发以ARM为核心的直流伺服电机控制系统是直流伺服电机控制方面的一个较新的领域,也是直流伺服电机控制发展趋势之一。因此,本文设计开发基于ARM的直流电机调速系统,为ARM在伺服技术中的进一步应用提供了验证。本系统以ARM处理器为控制器,包括人机交互界面,直流电机组及其驱动模块,负载及其驱动模块等部分。ARM控制器通过A/D采集转速得到误差信号,然后在一定算法运算后,通过D/A转换控制直流电动机,从而达到控制转速的目的。另外,ARM控制器还可以通过D/A转换来设定负载,便于研究直流电机调速系统在不同负载下的静态和动态特性。论文首先给出了总体设计方案；然后进行硬件设计,包括ARM处理器及其基本电路、直流电动机及其驱动电路,直流测速发电机及其采样电路,负载模块及其驱动电路等。在系统硬件搭建完成后,进行了软件设计,主要包括Linux系统移植,Yaffs2文件系统移植、硬件设备驱动移植、人机交互界面设计开发,并且进行数字控制器的研究与设计,采用了较为先进的单神经元PID控制算法。
叶宗彬[8]（2010）在《大功率提升机三电平双馈调速关键技术研究》文中研究指明我国矿井提升机中交流拖动占80%以上,而其中绝大部分采用“绕线式异步电机+转子串电阻调速”或“同步电机+交交变频调速”。这两种调速方式中,前者能耗大,调速性能差,而后者功率因数低,对电网污染严重。随着国家“节能减排”的需要不断深入,对这些设备进行节能改造势在必行。本文深入研究了双三电平双馈电机定子磁链矢量控制,为“绕线式异步电机+转子串电阻调速”提升机系统提供了一个较佳的改造方案。本文以双三电平作为主回路拓扑,在此基础上研究了二极管钳位式三电平变换器、三电平PWM整流器以及双馈电机定子磁链定向矢量控制等控制策略。其中,针对二极管钳位式三电平变换器进行了深入研究,提出了一种基于参考电压分解的简化SVPWM算法,阐述了二极管钳位式三电平变换器中性点电位波动的原因,给出了简化SVPWM算法下中性点电位平衡的边界,并提出了一种适用于四象限运行的统一中性点电位平衡控制策略。对于三电平PWM整流器,本文分析了其数学模型,提出了适用于高压大功率场合的新型虚拟磁链观测器,对比了直接电流控制以及直接功率控制下整流器的动态性能。对于双馈电机,本文建立了其数学模型,并深入分析了定子磁链定向下的双馈电机数学模型。为使双馈电机适用于全速范围内的调速,提出了一种零速下的双馈电机初始转子位置角的辨识方法。此外,采用单神经元自适应控制器取代传统的PI控制器对三电平PWM整流器的电压外环、双馈电机的速度外环进行控制,文中还分析了其稳定性,并通过实验对比了两种控制方案的效果。本文通过仿真和实验验证了以上算法的可行性,并将之在工业现场应用。以1MW的矿井提升机为控制对象,实现了定子磁链定向下的双三电平双馈电机的高性能控制。此外,还通过对280kW实验平台对单神经元控制算法进行了进一步的实验验证。该论文有图71幅,表11个,参考文献139篇。
刘云平,闫来贵,张玉平[9]（2009）在《单神经元PID在直流电力牵引调速系统中的仿真研究》文中研究指明针对当前直流电力牵引调速系统中存在的问题,采用单神经元PID控制方法对直流双闭环调速系统的内环进行控制。经MATLAB计算工具仿真,结果表明,改进后的控制系统使得直流牵引电力机车调速系统性能得到很大的改善。由于单神经元PID控制系统比经典PID控制系统具有更强的自适应能力和抗干扰能力,单神经元PID控制算法比模糊控制、BP神经网络控制算法的计算量小,容易实现,因而单神经元PID控制方法更适用于直流电力牵引调速系统。
张学燕[10]（2008）在《神经网络自适应PID控制器的研究与仿真》文中研究说明PID控制器结构简单,鲁棒性强,目前在很多方面都有着广泛的应用。但是随着科学技术的不断发展和进步,被控对象变得越来越复杂,传统的PID控制器对时变系统和非线性系统往往得不到较好的控制效果。神经网络具有自适应和自学习能力,神经网络对传统的PID控制器进行改造后,对工业控制中的复杂系统的控制有着更好的控制效果,可以有效地改善由于系统结构和参数变化而导致的控制效果不稳定的状况。本文对神经网络自适应PID控制器进行了仿真研究,主要有以下几个方面的工作:（1）深入细致的分析了神经网络的理论基础及其神经网络的学习规则,引出了单神经元自适应PID控制器和基于BP神经网络整定的PID控制器。（2）对单神经元自适应PID控制器和基于BP神经网络整定的PID控制器作了仿真研究,仿真结果表明,这两种神经网络自适应PID控制器不但具有PID控制的优点而且还具有神经网络控制的自适应特点,能够对控制对象变化以及外来的扰动做出及时调整,保证系统的顺利运行。（3）在论证了神经网络自适应PID控制器的优越性的基础上,将单神经元自适应PID控制应用在了双闭环直流调速系统中,通过仿真分析,双闭环调速系统的跟随性能、抗扰性能及鲁棒性能都得到了改善,达到了预期的效果。
二、单神经元调节器在直流调速系统中的应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、单神经元调节器在直流调速系统中的应用研究（论文提纲范文）
（1）跑步机变频调速控制器的开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 跑步机变频调速系统的国内外发展和现状 |
| 1.2.1 变频器的研究与应用现状 |
| 1.2.2 变频调速控制策略的研究现状 |
| 1.2.3 脉冲型负载的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 跑步机矢量控制的理论分析 |
| 2.1 矢量控制原理 |
| 2.2 坐标变换 |
| 2.2.1 Clarke变换 |
| 2.2.2 Park变换 |
| 2.3 跑步机的数学模型 |
| 2.3.1 三相静止坐标系下的数学模型 |
| 2.3.2 按转子磁场定向的数学模型 |
| 2.3.3 脉冲负载下矢量控制系统的结构组成 |
| 2.4 空间电压矢量脉宽调制技术 |
| 2.4.1 SVPWM基本原理 |
| 2.4.2 SVPWM算法实现 |
| 2.5 脉冲型负载特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 单神经元PI控制策略的研究 |
| 3.1 单神经元PI控制理论 |
| 3.1.1 单神经元PI数学模型 |
| 3.1.2 单神经元PI控制器的学习算法 |
| 3.1.3 分析可调参数对单神经元的影响 |
| 3.2 单神经元比例系数的算法改进 |
| 3.3 模糊控制在单神经元PI控制中的应用 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 MATLAB/Simulink简介 |
| 3.4.2 转子磁场定向的矢量控制系统仿真分析 |
| 3.4.3 改进型单神经元PI控制的矢量控制系统仿真分析 |
| 3.4.4 模糊-单神经元PI控制的矢量控制系统仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 控制器的电路设计 |
| 4.1 系统整体设计框图及设计参数 |
| 4.2 主电路设计 |
| 4.2.1 整流和滤波电路 |
| 4.2.2 逆变及其驱动电路 |
| 4.3 控制电路设计 |
| 4.3.1 主控芯片的选择 |
| 4.3.2 直流电压采样电路 |
| 4.3.3 直流电流采样电路 |
| 4.3.4 交流电流采样电路 |
| 4.3.5 电流过载保护电路 |
| 4.3.6 转速检测电路 |
| 4.4 辅助电源及其它电路设计 |
| 4.4.1 辅助电源电路 |
| 4.4.2 电源隔离电路 |
| 4.4.3 PWM隔离电路 |
| 4.5 PCB设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 控制器的程序设计 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 主程序设计 |
| 5.3 PWM中断服务子程序设计 |
| 5.3.1 时钟中断模块 |
| 5.3.2 ADC采样模块 |
| 5.3.3 转速测量模块 |
| 5.3.4 按键中断模块 |
| 5.3.5 SVPWM模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 控制器的调试与测试 |
| 6.1 调试注意事项 |
| 6.2 DSP最小系统调试 |
| 6.3 SVPWM调试 |
| 6.3.1 固定输出PWM调试 |
| 6.3.2 死区设置 |
| 6.4 控制器变频性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）开关磁阻电机转速自适应控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外电动车发展现状 |
| 1.3 电动汽车开关磁阻电机 |
| 1.3.1 开关磁阻电机发展概况 |
| 1.3.2 电动汽车用SRM的优势及研究方向 |
| 1.3.3 SRM自适应转速调节器研究现状 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 开关磁阻电机基本工作原理和数学模型 |
| 2.1 开关磁阻电机驱动系统 |
| 2.2 SRM结构和运行原理 |
| 2.2.1 SRM基本结构 |
| 2.2.2 开关磁阻电机运行原理 |
| 2.3 SRM基本方程 |
| 2.3.1 电路方程 |
| 2.3.2 机械方程 |
| 2.3.3 机电联系方程 |
| 2.4 开关磁阻电机的数学模型 |
| 2.4.1 线性模型 |
| 2.4.2 准线性性模型 |
| 2.4.3 非线性模型 |
| 2.5 开关磁阻电机基本控制方法 |
| 2.5.1 电流斩波控制 |
| 2.5.2 电压斩波控制 |
| 2.5.3 角度位置控制 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 开关磁阻电机直接瞬时转矩控制 |
| 3.1 SRM抑制转矩脉动的研究现状 |
| 3.1.1 SRM转矩脉动产生的原因 |
| 3.1.2 SRM抑制转矩脉动的策略 |
| 3.2 直接瞬时转矩控制方法 |
| 3.2.1 开关磁阻电机DITC滞环控制 |
| 3.2.2 功率开关状态 |
| 3.2.3 滞环控制器设计 |
| 3.3 开关磁阻电机直接瞬时转矩控制建模 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 开关磁阻电机自适应转速调节器设计 |
| 4.1 模糊-自抗扰的转速调节器 |
| 4.1.1 自抗扰控制器产生背景 |
| 4.1.2 自抗扰控制原理及数学模型 |
| 4.1.3 自抗扰转速调节器建立 |
| 4.1.4 模糊-自抗扰(Fuzzy-ADRC)转速调节器的建立 |
| 4.1.5 模糊-自抗扰转速调节器仿真模块建立 |
| 4.2 单神经元PID转速调节器 |
| 4.2.1 单神经元控制器的优点 |
| 4.2.2 单神经元模型及学习规则 |
| 4.2.3 单神经元PID转速调节器建立 |
| 4.2.4 单神经元PID控制算法收敛性分析 |
| 4.2.5 单神经元PID转速调节器仿真模块搭建 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 开关磁阻电机驱动系统仿真及分析 |
| 5.1 控制系统搭建 |
| 5.2 仿真与分析 |
| 5.2.1 速度响应分析 |
| 5.2.2 抗干扰能力分析 |
| 5.3 本章总结 |
| 第6章 开关磁阻电机驱动系统硬件设计 |
| 6.1 硬件平台总体设计 |
| 6.1.1 芯片介绍 |
| 6.1.2 整流电路 |
| 6.1.3 功率变换电路 |
| 6.1.4 驱动电路 |
| 6.1.5 电流检测电路 |
| 6.2 试验平台展示 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）电力推进船舶电力系统的稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 电力推进船舶电力系统结构及稳定性概述 |
| 1.2.1 电力推进船舶电力系统结构 |
| 1.2.2 电力推进船舶电力系统稳定性特点 |
| 1.2.3 影响电力系统稳定性的因素 |
| 1.3 电力系统稳定性的国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 船舶柴油发电机组建模与仿真 |
| 2.1 同步发电机及励磁系统 |
| 2.1.1 同步发电机数学模型 |
| 2.1.2 励磁系统数学模型 |
| 2.1.3 发电机及励磁系统仿真模型 |
| 2.2 柴油机及调速系统 |
| 2.2.1 柴油机动力学模型 |
| 2.2.2 调速系统数学模型 |
| 2.2.3 柴油机及其调速系统仿真模型 |
| 2.3 粒子群优化算法优化调速器控制参数 |
| 2.3.1 船舶电力系统仿真模型 |
| 2.3.2 粒子群优化算法对调速器控制参数的优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 船舶推进电机及矢量控制系统建模与仿真研究 |
| 3.1 异步电机及矢量控制系统 |
| 3.1.1 异步电机数学模型 |
| 3.1.2 异步电机矢量控制原理 |
| 3.1.3 矢量控制系统仿真模型验证 |
| 3.2 基于单神经元PI的异步电机无速度传感技术研究 |
| 3.2.1 模型参考自适应系统基本原理 |
| 3.2.2 基于转子磁链的MRAS转速辨识方法 |
| 3.2.3 单神经元PI控制器在MRAS中的应用 |
| 3.2.4 基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统仿真验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 电力推进船舶电力系统的谐波分析与抑制方法研究 |
| 4.1 谐波抑制方法综述 |
| 4.2 系统等效电网模型的建立与谐波分析 |
| 4.3 基于SAPF的谐波抑制方法研究 |
| 4.3.1 SAPF结构组成和原理 |
| 4.3.2 有源电力滤波器的数学模型 |
| 4.3.3 基于i_p-i_q的谐波电流的检测方法 |
| 4.3.4 电流跟踪控制方式 |
| 4.3.5 直流电压调节器原理 |
| 4.4 基于SAPF装置的谐波抑制方法仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 典型扰动下电力推进船舶电力系统的暂态稳定性仿真分析 |
| 5.1 电力系统暂态稳定性能评价指标 |
| 5.2 典型扰动下电力推进船舶电力系统的暂态稳定性仿真分析 |
| 5.2.1 负荷冲击下电力系统暂态稳定性仿真分析 |
| 5.2.2 短路故障下电力系统暂态稳定性仿真分析 |
| 5.2.3 发电机组跳闸故障下电力系统暂态稳定性仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（4）基于DSP的无刷直流电机驱动控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 无刷直流电机驱动控制系统基本原理 |
| 2.1 无刷直流电机驱动控制系统基本结构 |
| 2.1.1 电机本体 |
| 2.1.2 位置传感器 |
| 2.1.3 驱动电路 |
| 2.1.4 控制电路 |
| 2.2 无刷直流电机驱动控制系统工作原理 |
| 2.3 无刷直流电机数学模型 |
| 2.3.1 无刷直流电机简化模型 |
| 2.3.2 无刷直流电机运动方程 |
| 2.4 无刷直流电机转速调节 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于单神经元的串级PI控制算法研究 |
| 3.1 转速、电流串级PID控制器设计 |
| 3.1.1 PID控制算法 |
| 3.1.2 串级控制器设计 |
| 3.2 基于单神经元的PID控制器设计 |
| 3.2.1 单神经元模型及算法 |
| 3.2.2 单神经元PID控制器设计 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 串级PI控制器仿真 |
| 3.3.2 单神经元PI控制器仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 无刷直流电机驱动控制系统硬件设计 |
| 4.1 系统总体硬件方案 |
| 4.2 控制芯片的选择 |
| 4.3 电源模块设计 |
| 4.4 驱动电路设计 |
| 4.5 三相桥逆变电路 |
| 4.6 检测模块 |
| 4.6.1 位置检测 |
| 4.6.2 速度检测 |
| 4.6.3 电流检测 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 无刷直流电机驱动控制系统软件设计 |
| 5.1 控制系统软件设计总体要求 |
| 5.2 DSP软件开发介绍 |
| 5.3 控制系统软件设计 |
| 5.3.1 控制系统软件总体结构 |
| 5.3.2 DRV8323RS配置 |
| 5.3.3 PWM信号发生 |
| 5.3.4 信号检测 |
| 5.3.5 串级PI控制算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实验结果及分析 |
| 6.1 实验平台 |
| 6.2 信号波形实验 |
| 6.2.1 PWM控制信号 |
| 6.2.2 转子位置检测信号 |
| 6.2.3 编码器信号 |
| 6.3 电机运行实验 |
| 6.3.1 空载运行实验 |
| 6.3.2 电机调速实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文及取得的其他研究成果 |
（5）ARM在直流电机调速控制器中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 直流电机调速概述 |
| 1.1.1 直流电机调速的方法 |
| 1.1.2 直流电机调速系统的发展概况 |
| 1.1.3 直流电动机调速控制的研究现状 |
| 1.2 嵌入式系统概述 |
| 1.2.1 嵌入式系统简介 |
| 1.2.2 嵌入式系统的特点 |
| 1.2.3 ARM处理器介绍 |
| 1.3 本文研究的意义及主要内容 |
| 1.3.1 本文研究的主要意义 |
| 1.3.2 本文研究的主要内容 |
| 2 直流电机调速系统总体设计 |
| 2.1 直流电机调速系统的结构和工作原理 |
| 2.2 系统开发环境介绍 |
| 2.2.1 嵌入式操作系统 |
| 2.2.2 代码阅读、编辑器Source Insight |
| 2.2.3 交叉编译工具链 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 直流电机调速系统的硬件设计 |
| 3.1 硬件总体设计方案 |
| 3.2 ARM处理器S3C2440介绍 |
| 3.3 主控制器电路设计 |
| 3.3.1 最小系统设计 |
| 3.3.2 串口通讯 |
| 3.3.3 CAN通讯接口 |
| 3.4 电机控制器电路 |
| 3.4.1 电源模块 |
| 3.4.2 H桥驱动、隔离电路 |
| 3.4.3 转速鉴相电路 |
| 3.4.4 模拟量输入电路设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 直流电机调速控制算法研究 |
| 4.1 电机调速系统数学模型的建立 |
| 4.1.1 直流电动机数学模型 |
| 4.1.2 驱动电路数学模型 |
| 4.1.3 电流反馈数学模型 |
| 4.2 常规数字PID控制器的设计 |
| 4.2.1 数字PID控制算法 |
| 4.2.2 PID控制器参数选择 |
| 4.2.3 电流环参数整定 |
| 4.2.4 转速环参数整定 |
| 4.2.5 常规PID算法MATLAB仿真 |
| 4.3 单神经元PID控制器设计 |
| 4.3.1 单神经元PID控制算法原理 |
| 4.3.2 单神经元PID控制算法仿真 |
| 4.4 模糊PID控制器的设计 |
| 4.4.1 模糊控制基本原理 |
| 4.4.2 模糊控制器的设计 |
| 4.4.3 模糊PID控制器仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 直流电机调速系统的软件设计 |
| 5.1 嵌入式系统开发环境搭建 |
| 5.1.1 建立交叉编译环境 |
| 5.1.2 Linux的内核裁剪移植 |
| 5.1.3 YAFFS文件系统 |
| 5.1.4 ARM开发工具 |
| 5.2 设备驱动程序开发 |
| 5.2.1 CAN驱动程序设计 |
| 5.2.2 PWM驱动程序设计 |
| 5.2.3 A/D驱动 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（6）基于智能控制算法的流速仪检定车调速系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文课题背景与研究意义 |
| 1.2 流速仪检定系统的特点及其发展趋势 |
| 1.2.1 流速仪的简介 |
| 1.2.2 流速仪检定系统的现状及发展趋势 |
| 1.3 流速仪检定系统中拖动技术的现状和发展 |
| 1.3.1 电机调速技术的介绍 |
| 1.3.2 流速仪自动检定平台调速技术的现状与发展 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 主要节安排 |
| 2 流速仪检定系统电气和配套设备设计 |
| 2.1 流速仪检定系统的工作原理和工作流程 |
| 2.1.1 流速仪检定系统的工作原理 |
| 2.1.2 流速仪检定系统的工作过程 |
| 2.2 流速仪检定系统的设计要求及评价指标 |
| 2.2.1 流速仪检定系统的设计要求 |
| 2.2.2 流速仪检定系统的评价指标 |
| 2.3 流速仪检定系统的总体设计方案 |
| 2.3.1 流速仪检定系统的配套设备的设计 |
| 2.3.2 检定系统的检定车上各部分设计 |
| 2.3.3 检定系统的检定车下各部分设计 |
| 2.4 流速仪检定系统的供电方案的设计 |
| 2.4.1 系统中滑触线供电系统的设计 |
| 2.4.2 检定系统中制动装置的供电设计 |
| 2.4.3 检定系统中电气信号连接图的设计 |
| 2.5 本章总结 |
| 3 流速仪检定车调速系统的分析与研究 |
| 3.1 流速仪检定车拖动部分的分析 |
| 3.1.1 流速仪检定车调速的特点与难点 |
| 3.1.2 流速仪检定系统中电机的选择 |
| 3.1.3 流速仪检定车调速系统的组成 |
| 3.2 检定车调速系统参数的估算 |
| 3.2.1 主拖动系统的参数估算 |
| 3.2.2 检定车传动机构的参数估算 |
| 3.2.3 检定车制动距离的估算 |
| 3.3 直流调速装置在检定车调速系统中的应用 |
| 3.3.1 西门子6RA70 DC-MASTER系列直流调速装置的介绍 |
| 3.3.2 6RA70 DC-MASTER系列直流调速装置的选型和功能实现 |
| 3.3.3 6RA70 DC-MASTER直流调速装置的连接及参数配置 |
| 3.4 检定车调速系统相关参数的优化 |
| 3.4.1 检定车车速给定参数校正的优化 |
| 3.4.2 检定车车速测量参数的优化 |
| 3.4.3 检定车制动方案的分析和优化 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 模糊PID算法在检定车调速系统中的应用 |
| 4.1 模糊控制技术和MATLAB的介绍 |
| 4.1.1 模糊控制技术的简介 |
| 4.1.2 MATLAB及Simulink中工具箱的简介 |
| 4.2 模糊控制系统的设计 |
| 4.2.1 模糊控制系统的原理和组成 |
| 4.2.2 模糊控制系统的设计方法 |
| 4.3 流速仪检定系统直流电动机的模糊PID控制 |
| 4.3.1 检定系统中直流电动机的数学模型 |
| 4.3.2 检定系统中直流电动机的PID控制 |
| 4.3.3 检定系统中直流电机模糊自整定的PID控制 |
| 4.4 流速仪检定车直流电机闭环调速的模糊PID控制及仿真 |
| 4.4.1 流速仪检定车直流电机单闭环调速的仿真 |
| 4.4.2 流速仪检定车直流电机双闭环调速的仿真 |
| 4.4.3 流速仪检定车直流电机模糊PID双闭环调速的仿真 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 检定车调速系统中神经网络的PID控制及抗干扰技术 |
| 5.1 神经网络技术简介 |
| 5.1.1 神经网络中神经元的模型 |
| 5.1.2 神经网络的结构 |
| 5.1.3 神经网络的学习方法 |
| 5.2 检定车调速系统单神经元的PID控制 |
| 5.2.1 单神经元控制器PID模型及算法 |
| 5.2.2 检定车调速系统单神经元PID控制及参数整定 |
| 5.3 BP神经网络检定车调速系统的PID控制 |
| 5.3.1 BP神经网络的原理 |
| 5.3.2 BP神经网络PID控制系统的结构及控制算法 |
| 5.3.3 检定车调速系统BP神经网络的PID控制及参数整定 |
| 5.4 检定车调速系统中EMC电磁干扰的消除 |
| 5.4.1 系统中配线的抗干扰措施 |
| 5.4.2 系统中调速设备的抗干扰措施 |
| 5.4.3 系统中单体设备的抗干扰设计 |
| 5.4.4 调速系统中消除分布电容对于码盘信号的影响 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究成果 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（7）基于ARM的直流电机调速系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研发背景 |
| 1.2 发展概况 |
| 1.2.1 嵌入式系统的发展概况 |
| 1.2.2 伺服系统及直流电机调速系统的发展概况 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 直流电机调速系统的总体设计 |
| 2.1 直流电机调速系统的结构设计 |
| 2.2 直流电机调速系统的功能和工作原理 |
| 2.3 系统的硬件与软件开发环境介绍 |
| 2.3.1 硬件开发环境PORTEL 99se |
| 2.3.2 嵌入式操作系统 |
| 2.3.3 代码编辑器Notepad++ |
| 2.3.4 交叉编译工具链 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 直流电机调速系统的硬件设计 |
| 3.1 核心处理芯片ARM |
| 3.1.1 ARM处理器简介 |
| 3.1.2 ARM处理器S3C2440A |
| 3.2 人机交互界面的硬件设计 |
| 3.2.1 7 inch LCD |
| 3.2.2 触摸屏 |
| 3.2.3 LCD和触摸屏的选型及控制电路 |
| 3.3 直流电动机及其驱动电路的硬件设计 |
| 3.3.1 永磁直流电动机 |
| 3.3.2 单相直流整流模块 |
| 3.3.3 光电隔离电路 |
| 3.3.4 数模转换器TLV5638 |
| 3.4 直流发电机及其信号处理电路的硬件设计 |
| 3.4.1 永磁直流发电机 |
| 3.4.2 转速信号预处理电路 |
| 3.4.3 模数转换器MAX144 |
| 3.5 电流反馈信号处理电路的硬件设计 |
| 3.6 负载及其控制电路的硬件设计 |
| 3.6.1 磁粉制动器 |
| 3.6.2 压控直流源 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 直流电机调速系统的软件设计 |
| 4.1 搭建嵌入式系统开发环境 |
| 4.1.1 虚拟机VMware及Linux系统 |
| 4.1.2 建立Samba服务器 |
| 4.1.3 建立交叉编译环境 |
| 4.1.4 调试终端SecureCRT |
| 4.2 Bootloader的开发与下载 |
| 4.3 Linux系统的内核精简与移植 |
| 4.3.1 裁剪内核 |
| 4.3.2 Linux内核的系统配置 |
| 4.4 Yaffs2根文件系统的裁剪移植 |
| 4.5 设备驱动的开发 |
| 4.5.1 AD和DA驱动程序开发 |
| 4.5.2 LCD驱动程序的开发 |
| 4.5.3 触摸屏驱动程序开发 |
| 4.6 图形界面以及应用程序的开发 |
| 4.6.1 建立Qt图形界面交叉编译环境 |
| 4.6.2 图形界面及应用程序的设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 直流电机调速系统的控制算法研究 |
| 5.1 电机调速系统数学模型的建立 |
| 5.1.1 直流电动机的数学模型 |
| 5.1.2 电流环反馈数学模型 |
| 5.1.3 电动机驱动电路数学模型 |
| 5.1.4 直流测速电机的数学模型 |
| 5.1.5 直流电机调速系统的数学模型 |
| 5.2 常规PID串级控制算法的研究 |
| 5.2.1 电流调节器ACR的设计 |
| 5.2.2 转速调节器ASR的设计 |
| 5.2.3 串级PID控制算法MATLAB仿真 |
| 5.3 单神经元PID控制 |
| 5.3.1 单神经元PID控制概论 |
| 5.3.2 单神经元PID控制算法MATLAB仿真 |
| 5.3.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）大功率提升机三电平双馈调速关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 图清单 |
| 表清单 |
| 变量注释表 |
| 1 前言 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 本课题研究内容及安排 |
| 2 双三电平变换器关键技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两电平SVPWM算法 |
| 2.3 参考电压分解的三电平SVPWM |
| 2.4 三电平变换器中性点电位平衡控制 |
| 2.5 实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 三电平整流器的控制策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 三电平整流器的数学模型 |
| 3.3 三电平整流器直接电流控制和SVM-DPC控制策略的分析与对比 |
| 3.4 小结 |
| 4 双馈电机数学模型及其矢量控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 双馈电机数学模型 |
| 4.3 双馈电机定子磁链定向矢量控制 |
| 4.4 双馈电机定子磁链定向矢量控制仿真及实验 |
| 4.5 小结 |
| 5 单神经元自适应控制器在双馈调速系统中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单神经元自适应三电平PWM整流器控制系统 |
| 5.3 单神经元自适应双馈电机矢量控制 |
| 5.4 单神经元自适应控制器系统实验 |
| 5.5 小结 |
| 6 应用研究 |
| 6.1 采用PI调节器的双馈调速系统在矿井提升机上的应用 |
| 6.2 单神经元控制器双馈调速在280kW绕线电机上的应用 |
| 7 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）神经网络自适应PID控制器的研究与仿真（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 1、本课题研究的目的与意义 |
| 2、论文的整体安排 |
| 第一章 神经网络控制的发展与应用 |
| 1、传统控制理论的局限性 |
| 2、神经网络控制的发展与现状 |
| 3、人工神经网络与自动控制 |
| 4、总结 |
| 第二章 神经网络的理论基础 |
| 1、生物神经元的结构 |
| 2、生物神经元的信息处理机理 |
| 3、人工神经元的建模 |
| 4、人工神经元的数学模型 |
| 5、激活函数 |
| 6、神经网络的学习方式 |
| 6、1 有监督学习 |
| 6、2 无监督学习 |
| 7、神经网络的学习规则 |
| 7、1 联想式学习—Hebb规则 |
| 7、2 梯度下降法 |
| 8、网络拓扑结构 |
| 8、1 感知器 |
| 8、1、1、单层感知器 |
| 8、1、2 多层感知器 |
| 8、2 BP网络 |
| 9、总结 |
| 第三章 单神经元自适应PID控制器 |
| 1、神经元PID控制器 |
| 2、神经元自适应PID控制器 |
| 3、几种典型的单神经元自适应PID控制器学习规则 |
| 3、1 无监督的Hebb学习规则 |
| 3、2 有监督Hebb学习规则 |
| 3、3 改进的Hebb学习规则 |
| 4、单神经元自适应PID控制器的研究与仿真 |
| 4、1 对阶跃信号的跟踪 |
| 4、2 对方波信号的跟踪 |
| 4、3 对外部干扰的适应性 |
| 4、4 对外部对象发生变化时的适应性(鲁棒性) |
| 5、单神经元自适应PID控制器学习规则可调参数的选取 |
| 6、总结 |
| 第四章 基于BP神经网络整定的PID控制 |
| 1、基于BP神经网络的PID整定原理 |
| 2、BP神经网络PID控制器的仿真研究 |
| 3、仿真结果 |
| 3、1 对阶跃信号的跟踪 |
| 3、2 对外部干扰的适应性 |
| 3、3 系统对象发生变化时的适应性 |
| 4、总结 |
| 第五章 单神经元自适应PID控制器的应用 |
| 1、直流电动机概述 |
| 2、仿真实验系统的性能指标要求: |
| 3、双闭环直流调速系统的动态结构图 |
| 4、仿真研究 |
| 4、1 转速电流双闭环控制的直流调速系统仿真 |
| 4、2 单神经元自适应PID控制器在直流调速系统中的仿真 |
| 5、仿真结果 |
| 5、1 系统的跟随性能 |
| 5、2 系统的抗扰性能 |
| 5、3 系统的鲁棒性能 |
| 6、仿真结果分析: |
| 7、总结 |
| 第六章 单神经元自适应PID控制器的实施策略 |
| 1、系统硬件的总体设计 |
| 2、系统的硬件设计 |
| 2、1 触发电路 |
| 2、2 脉冲功率放大电路 |
| 2、3 保护环节的实现 |
| 2、4 信号检测及处理电路 |
| 2、4、1 速度反馈取样信号 |
| 2、4、2 电流反馈取样电路 |
| 2、4、3 给定电压信号的调理电路 |
| 2、5 串行通讯接口 |
| 2、6 ICETECK-F2812-A评估板介绍 |
| 3、系统的软件设计 |
| 3、1 主程序 |
| 3、2 A/D中断处理子程序 |
| 3、3 电流环子程序的设计 |
| 3、4 速度环子程序的设计 |
| 3、5 单神经元自适应PID控制策略的软件实现 |
| 4、总结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 1、总结 |
| 2、展望 |
| 致谢 |
| 主要参考文献 |
| 附录 |
| 本文中用到的部分程序代码 |
| 已公开发表的论文 |
四、单神经元调节器在直流调速系统中的应用研究（论文参考文献）
- [1]跑步机变频调速控制器的开发[D]. 罗明帅. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]开关磁阻电机转速自适应控制[D]. 邓冉冉. 北京建筑大学, 2020(01)
- [3]电力推进船舶电力系统的稳定性研究[D]. 姜一帆. 大连海事大学, 2020(01)
- [4]基于DSP的无刷直流电机驱动控制系统设计[D]. 赵轩浩. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]ARM在直流电机调速控制器中的应用研究[D]. 李振华. 安徽理工大学, 2016(08)
- [6]基于智能控制算法的流速仪检定车调速系统的设计与研究[D]. 刘洋. 东北大学, 2013(03)
- [7]基于ARM的直流电机调速系统的设计与开发[D]. 邵慧. 东北大学, 2011(03)
- [8]大功率提升机三电平双馈调速关键技术研究[D]. 叶宗彬. 中国矿业大学, 2010(06)
- [9]单神经元PID在直流电力牵引调速系统中的仿真研究[J]. 刘云平,闫来贵,张玉平. 西华大学学报(自然科学版), 2009(04)
- [10]神经网络自适应PID控制器的研究与仿真[D]. 张学燕. 贵州大学, 2008(02)