1 绪论 1
1.1 磁链与转矩控制 2
1.1.1 基于Bang-Bang控制的改善方法 3
1.1.2 基于空间矢量调制控制的改善方法 4
1.2 磁链与转矩状态观测器 6
1.2.1 低通滤波器的补偿方法 7
1.2.2 非线性闭环观测器 8
1.3 电机参数辨识 8
1.3.1 参考模型自适应系统 9
1.3.2 人工智能技术 10
1.3.3 其他定子电阻估计方法 10
1.4 无速度传感器技术 10
1.4.1 基于状态方程的转速直接计算方法 11
1.4.2 参考模型自适应方法的转速辨识方法 13
1.4.3 基于闭环观测器的转速辨识方法 14
1.4.4 不依赖于电机模型的转速估计方法 14
2 三相异步电动机直接转矩控制技术 16
2.1 直接转矩控制原理 16
2.1.1 动态数学模型及转矩控制原理 16
2.1.2 电压空间矢量与逆变器开关状态的关系 17
2.2 基于六边形磁链轨迹的直接转矩控制 19
2.3 基于圆形磁链轨迹的直接转矩控制 20
2.4 本章小结 22
3 三相异步电动机的矢量控制技术 24
3.1 三相异步电动机的动态数学模型 24
3.1.1 三相异步电动机在静止坐标系下的数学模型 25
3.1.2 坐标变换和变换矩阵 28
3.1.3 三相异步电动机在两相静止坐标系下的数学模型 30
3.1.4 三相异步电动机在两相同步旋转坐标系下的数学模型 31
3.1.5 三相异步电动机在按转子磁场定向旋转坐标系下的数学模型 32
3.2 矢量控制原理 33
3.2.1 矢量控制技术思想 33
3.2.2 矢量控制基本方程式 33
3.2.3 三相异步电动机按转子磁链定向的矢量控制系统 34
3.3 电压空间矢量脉宽调制技术 35
3.3.1 SVPWM的基本原理 36
3.3.2 SVPWM的控制算法 38
3.4 本章小结 40
4 逆解耦控制 41
4.1 引言 41
4.2 三相异步电动机逆解耦控制 42
4.2.1 三相异步电动机调速系统的动态数学模型 42
4.2.2 三相异步电动机逆模型的存在性 43
4.2.3 电磁转矩与定子磁链的解耦控制 45
4.2.4 解耦线性化系统的综合设计 46
4.2.5 仿真实验 46
4.3 基于BP神经网络的异步电动机逆模型 48
4.3.1 基于神经网络的逆模型原理 48
4.3.2 神经网络的BP算法 49
4.3.3 仿真结果 50
4.4 基于BP神经网络的逆解耦控制 52
4.4.1 控制系统结构框图 52
4.4.2 转矩与磁链控制设计 54
4.4.3 仿真结果 54
4.5 基于PCA-BP神经网络逆模型补偿的逆解耦控制 56
4.5.1 逆模型的补偿原理 56
4.5.2 控制系统结构框图 57
4.5.3 基于PCA-BP神经网络补偿器设计 57
4.5.4 仿真结果 60
4.6 基于定转子电阻误差补偿的三相异步电动机自适应逆解耦控制 64
4.6.1 基于MRAS的定转子电阻变化量估计原理 64
4.6.2 自适应逆解耦复合控制系统 70
4.6.3 仿真实验 71
4.6.4 结论 72
5 三相异步电动机滑模变结构与智能控制理论 73
5.1 引言 73
5.2 直接滑模变结构控制研究 74
5.2.1 三相异步电动机调速系统的动态数学模型 74
5.2.2 滑模变解耦控制器设计 74
5.2.3 仿真实验 77
5.2.4 结论 81
5.3 基于逆解耦的滑模变结构控制研究 81
5.3.1 基于逆解耦的伺服驱动系统模型 81
5.3.2 滑模变结构控制器 82
5.3.3 系统仿真与分析 85
5.3.4 结论 91
5.4 基于矢量控制的滑模变结构控制研究 92
5.4.1 基于空间矢量调制模块的总体框架 92
5.4.2 定子磁链定向的三相异步电动机数学模型 93
5.4.3 基于矢量控制的滑模变结构设计 94
5.4.4 抖振问题 99
5.4.5 混合滑模变结构控制器的设计 100
5.4.6 仿真结果 101
5.5 基于定子磁链定向的三相异步电动机位置伺服控制 102
5.5.1 三相异步电动机伺服系统的模型描述 103
5.5.2 基于递归型神经网络的自适应控制 103
5.5.3 仿真实验结果 107
5.5.4 本章小结 108
6 三相异步电动机定子磁链的状态估计 109
6.1 定子磁链矢量定向原理 109
6.2 定子磁链估计器数学模型 110
6.2.1 定子磁链的U-I模型 110
6.2.2 定子磁链的I-N模型 111
6.2.3 定子磁链的U-N模型 112
6.3 低通滤波器对定子磁链估计的影响 113
6.4 可编程级联低通滤波器补偿 114
6.4.1 补偿原理 114
6.4.2 非线性跟踪－微分器 115
6.4.3 基于可编程级联低通滤波器的定子磁链估计补偿方案 117
6.5 仿真结果 117
6.6 本章小结 118
7 三相异步电动机参数辨识 119
7.1 定子电阻参数的变化对定子磁链估计的影响 119
7.2 定子电阻参数离线辨识方法 123
7.2.1 基于直流实验法的定子电阻辨识 124
7.2.2 新型定子电阻辨识方法 128
7.2.3 仿真研究 129
7.3 基于MRAS的电机参数辨识 133
7.3.1 观测器模型的建立 133
7.3.2 基于MRAS的辨识系统设计 134
7.3.3 三相异步电动机参数辨识的仿真 138
8 泵机组的状态估计理论 142
8.1 泵机组运行工况的估计方法 143
8.1.1 背景技术 143
8.1.2 泵机组运行工况的估计原理 143
8.1.3 技术方案 145
8.1.4 实施效果 146
8.2 轴流泵供水系统状态估计与控制 147
8.2.1 轴流泵供水系统整体模型 148
8.2.2 泵的扬程－流量特性 149
8.2.3 基于聚类法的学习算法 150
8.2.4 管路系统特性 152
8.2.5 异步电动机电磁转矩特性 152
8.2.6 泵的负载转矩特性 153
8.2.7 仿真研究 153
8.3 基于双神经网络的离心式水泵供水系统状态估计 158
8.3.1 泵的特性方程 158
8.3.2 泵系统的数学模型描述 160
8.3.3 基于双神经网络的泵系统建模 161
8.3.4 仿真验证 162
参考文献 166
附录A 电压空间矢量调制的法则 178
附录B 定子电压与定子电流计算 182
附录C 基于M/T法的测速原理 183
附录D 空间矢量理论 185
D.1 定子、转子磁通势空间矢量 185
D.2 定子、转子电流空间矢量 187
D.3 定子、转子电压空间矢量 188
D.4 定子、转子磁链空间矢量 189
D.5 定子、转子磁链空间矢量方程 190
D.6 定子、转子电压空间矢量方程 191
D.7 电磁转矩矢量方程 193
附录E 定子、转子电感与稳态T型等效电路中各电抗关系 194
附录F 基于李雅普诺夫的稳定性定理 195
附录G 连续线性定常系统的正实性 198
G.1 复变量的正实函数（矩阵） 198
G.1.1 复变量函数的正实性定义 198
G.1.2 复变量函数矩阵的正实性定义 199
G.2 连续线性定常系统正性基本定理 200
附录H 超稳定性理论 202
H.1 超稳定性问题的提出 202
H.2 超稳定性的定义 203
H.3 超稳定性的基本定理 203
附录I 逆系统理论基础 205