第1章 电机智能控制技术基础 1
1.1 电机智能控制技术概述 1
1.2 电机智能控制的硬件基础 2
1.2.1 电机集成控制芯片 2
1.2.2 其他主要外围电路 3
1.3 电机的模糊控制 5
1.3.1 模糊控制的概述 5
1.3.2 电机模糊控制系统的设计 7
1.4 电机的神经网络控制 10
1.4.1 神经网络控制的概述 10
1.4.2 神经网络控制在实践中的应用 12
1.5 电机的模糊神经网络控制 15
1.5.1 模糊神经网路控制的概述 15
1.5.2 模糊神经网络控制的实践应用 17
第2章 直流电机的原理及特性 20
2.1 直流电机的工作原理 20
2.2 直流电机的机械特性 22
2.2.1 他励电机机械特性 22
2.2.2 串励电机机械特性 24
2.2.3 复励电机机械特性 25
2.2.4 直流电机换向 25
2.3 直流电机的起动、调速、控制与运行状态 26
2.3.1 直流电机的起动 26
2.3.2 直流电机的调速 26
2.3.3 直流电机的控制 27
2.3.4 直流电机的运行 28
第3章 交流电机的原理及特性 30
3.1 三相异步电机的工作原理 30
3.2 三相异步电机的机械特性 33
3.2.1 三相异步电机机械特性表达式 34
3.2.2 三相异步电机的固有机械特性和人为机械特性 35
3.3 三相异步电机的起动、调速、控制与运行 37
3.3.1 三相异步电机的起动 37
3.3.2 三相异步电机的调速 43
3.3.3 三相异步电机的控制与运行 49
3.4 单相异步电机 52
3.5 同步电机 54
3.5.1 同步电机的工作原理 54
3.5.2 同步电机的结构分类 55
3.5.3 同步电机的起动方式 55
第4章 永磁同步电机无速度（位置）传感器控制与智能控制技术 58
4.1 基于电机数学模型的直接计算法 58
4.1.1 直接计算方法 58
4.1.2 定子磁链、反电动势估算法 58
4.1.3 根据电感应变化的估计算法 59
4.2 模型参考自适应方法 60
4.3 状态观测器方法和扩展卡尔曼滤波器方法 61
4.3.1 状态观测器方法 61
4.3.2 扩展卡尔曼滤波器方法 63
4.4 高频信号注入法 68
4.4.1 旋转高频电压、电流信号注入法 68
4.4.2 脉振高频电压信号注入法 71
4.5 智能控制技术在电机参数估计中的应用 73
4.5.1 基于神经网络的转子位置辨识 73
4.5.2 神经网络观测器对转子位置的辨识 75
第5章 异步电机无速度传感器控制与智能控制技术 78
5.1 基于扩展卡尔曼滤波器的速度估计 78
5.1.1 扩展卡尔曼滤波器状态估计原理 78
5.1.2 扩展卡尔曼状态估计数学模型 79
5.1.3 扩展卡尔曼状态估计法 80
5.1.4 降阶扩展卡尔曼滤波器状态估计法 81
5.2 基于改进模型参考自适应的速度估计 83
5.2.1 可调模型与参考模型 83
5.2.2 自适应率 85
5.2.3 全阶闭环磁链观测器 86
5.3 神经网络技术在速度和参数辨识中的应用 89
5.3.1 基于前馈网络的速度辨识 90
5.3.2 基于递归网络的速度辨识 92
5.3.3 基于神经网络的转子磁链估计 92
5.3.4 基于神经网络的电阻估计 93
5.3.5 基于神经网络转子时间的常数估计 94
5.4 遗传算法和粒子群算法在电机参数辨识中的应用 94
5.4.1 遗传算法 95
5.4.2 粒子群算法 97
第6章 电机智能控制系统在电动车中的应用研究 100
6.1 车用电机智能控制系统的工作原理及结构 100
6.1.1 车用电机智能控制系统的工作原理 100
6.1.2 车用电机智能控制系统的结构 100
6.2 系统硬件模块设计及实现 103
6.2.1 电源模块硬件的设计 103
6.2.2 单片机模块硬件设计 105
6.2.3 驱动电路模块硬件设计 108
6.2.4 驱动控制模块的硬件设计 110
6.2.5 串口通信模块硬件设计 112
6.2.6 信号交互模块硬件设计 112
6.2.7 电机状态监测模块硬件设计 113
6.2.8 制动刹车控制模块硬件设计 114
6.3 系统软件设计及实现 115
6.3.1 从总体方案来看软件系统设计 115
6.3.2 参数配置界面 116
6.3.3 单片机程序 118
参考文献 122