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線性神經網絡控制的電力變流器與交流電氣傳動 版權信息
- ISBN：9787111512837
- 條形碼：9787111512837 ; 978-7-111-51283-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
線性神經網絡控制的電力變流器與交流電氣傳動 本書特色
本書是一本系統闡述神經網絡控制理論在電力電子技術領域應用的專業書籍，詳細介紹了無速度傳感器交流傳動控制系統以及相關的理論，而這些理論是建立在空間矢量識別的經典控制理論之上。本書廣泛收集并總結了基于電力電子器件的電氣傳動控制中的代表性結構和控制原理，在此基礎之上，進一步討論了對現有系統的改進思路和完善的方向，使線性神經網絡控制理論的應用與電氣傳動控制有機地結合起來，同時還能應用本書所介紹的人工神經網絡(ann)理論來實現對電力電子器件的實時控制。本書涉及電力電子技術、神經網絡控制、電氣傳動、電機學以及電力系統分析等內容，涵蓋了電氣工程學科中的幾個主要領域，是系統掌握電力電子技術中智能控制的優秀參考圖書。全書共分為4個部分：第1部分闡述了電壓源型逆變器及其控制，主要是幫助讀者回顧有關的基礎；第2部分介紹了以感應永磁同步電氣傳動為主的交流電氣傳動控制，此部分同樣是為后續的實際控制對象做一個前期鋪墊；第3部分則引出了線性神經網絡控制理論的基本概念，以及它在電氣傳動控制中應用的可能性，同時還驗證了線性神經網絡控制理論能夠實現電氣傳動控制的理論依據，尤其是exin神經系統；本書的第4部分是對實際應用的描述，詳細分析了電氣傳動中的電能質量問題，討論了神經網絡理論在電氣傳動中的參數辨識、無速度傳感器的控制、電力有源濾波器以及在分布式可再生能源發電系統中的應用，其中所涉及的仿真和實驗結果也證明了應用神經網絡理論實施控制的正確性。 若要全面和正確理解本書的精髓，需要讀者具備電氣設備和電力電子技術以及一些控制系統、信號處理、線性代數、數值分析的基本知識。本書適用于高年級本科生和研究生、學者、執業工程師和研究人工神經網絡應用的相關人員學習、參考，同時讀者也可通過書中各章*后所提供的相關參考資料來進一步理解書中所述內容。
線性神經網絡控制的電力變流器與交流電氣傳動 內容簡介
本書系統闡述了神經網絡在電力電子技術和電氣傳動中的應用，闡述人工智能與電力電子的發展融合，這些都是戰略新興產業的熱點技術方向，非常具有指導意義和參考價值！
線性神經網絡控制的電力變流器與交流電氣傳動 目錄
譯者序原書序原書前言 第1章基本概念回顧：空間矢量分析11.1簡介 11.2空間矢量的定義11.33→2和2→3轉換 41.3.1非功率不變形式141.3.2功率不變形式51.3.3非功率不變形式251.4坐標變換61.5瞬時有功和無功功率7參考文獻10 第1部分電力變流器第2章電壓源型逆變器的脈寬調制142.1電壓源型逆變器的基本原理142.1.1電流諧波162.1.2諧波頻譜172.1.3*大調制指數182.1.4轉矩諧波182.1.5開關頻率和開關損耗182.1.6共模電壓（cmv）192.2開環pwm202.2.1載波pwm212.2.2無載波pwm322.2.3超調制332.2.4共模輸出*小化的sv-pwm技術342.2.5優化的開環pwm362.2.6開環pwm技術的實驗驗證372.3電壓源型逆變器的閉環控制442.3.1閉環控制方式的分類442.3.2從六脈沖整流器到有源整流器532.3.3vsi的電流控制572.3.4vsi的功率控制64符號列表81參考文獻82延伸閱讀85 第3章電能質量863.1非線性負載863.1.1諧波源的電流源類型（諧波電流源）863.1.2諧波源的電壓源類型（諧波電壓源）863.2配電網諧波的傳播883.3無源濾波器913.4有源電力濾波器933.4.1有源電力濾波器簡介933.4.2并聯和串聯濾波器的基本操作問題953.4.3并聯型有源濾波器953.4.4串聯型有源濾波器1043.4.5paf和saf的比較1083.4.6混合型有源濾波器109符號列表116參考文獻117第2部分電氣傳動第4章感應電動機的動態和靜態模型1204.1簡介1204.2電動機空間矢量的定義1204.3感應電動機的相電壓方程1244.4定子坐標系下的空間矢量方程1254.5轉子坐標系下的空間矢量方程1264.6廣義坐標系下的空間矢量方程126 目錄線性神經網絡控制的電力變流器與交流電氣傳動4.6.1交互磁耦合電路1284.6.2轉子磁鏈坐標系下的空間矢量方程1294.6.3定子磁鏈坐標系下的空間矢量方程1324.6.4勵磁磁鏈坐標系下的空間矢量方程1344.7磁飽和條件下感應電動機的動態數學模型1354.8感應電動機的穩態空間矢量模型1384.9感應電動機空間矢量模型的實驗驗證1424.10考慮槽影響的感應電動機模型1464.10.1含定子和轉子槽影響的感應電動機空間矢量模型1484.10.2含轉子槽影響的感應電動機空間矢量狀態模型1504.10.3含轉子槽影響的感應電動機空間狀態模型1524.10.4含定子和轉子槽影響的感應電動機空間狀態模型1534.10.5考慮定子和轉子槽影響的空間矢量模型的實驗驗證155符號列表163參考文獻164 第5章感應電動機驅動控制技術1665.1感應電動機控制技術簡介1665.2感應電動機的標量控制1675.2.1電壓激勵的標量控制1675.2.2電流激勵的標量控制1745.3感應電動機的磁場定向控制1755.3.1磁場定向矢量控制的原理1755.3.2轉子磁通定向控制1765.3.3轉子磁鏈的獲取1785.3.4定子磁通定向控制1915.3.5磁化磁通定向控制1975.4感應電動機的直接轉矩控制2025.4.1感應電動機中電磁轉矩的產生2025.4.2定子磁鏈空間矢量與逆變器配置的關系2035.4.3電壓空間矢量和控制方案的選擇標準2045.4.4定子磁通與電磁轉矩的估計2065.4.5dtc方案2095.4.6dtcemc2115.4.7經典dtc和dtcemc實驗結果2145.4.8dtc-svm2175.4.9dtc-svm驅動的實驗結果2195.4.10直接自動控制2195.4.11foc和dtc的比較223符號列表224參考文獻225 第6章感應電動機驅動的無速度傳感器控制技術2276.1無速度傳感器控制技術簡介2276.2基于模型的無速度傳感器控制技術2276.3基于各向異性的無速度傳感器控制技術2286.4基于模型的無速度傳感器控制技術2296.4.1開環積分2296.4.2逆變器的非線性2346.4.3電動機參數不匹配2356.4.4估計器和觀測器2386.4.5開環速度估計器2396.4.6模型參考自適應系統2426.4.7全階luenberger自適應觀測器2466.4.8全階滑模觀測器2526.4.9降階自適應觀測器2536.4.10擴展卡爾曼濾波器2576.5各向異性的無速度傳感器技術2586.5.1旋轉載波技術2586.5.2基于有限元的旋轉載波下感應電動機凸極的分析2626.5.3脈動載波技術2686.5.4高頻激勵技術2696.6驅動感應電動機無速度傳感器技術的總結274參考文獻275 第7章永磁同步電動機驅動2787.1簡介2787.1.1直流無刷電動機2787.1.2交流無刷電動機2797.1.3永磁體2807.2永磁同步電動機的空間矢量模型2827.3永磁同步電動機驅動器的控制策略2877.3.1永磁同步電動機驅動器的磁場定向控制2877.3.2轉矩控制的驅動器2897.3.3轉速控制的驅動器2957.3.4直接轉矩控制2977.4永磁同步電動機驅動器的無速度傳感器控制技術3027.4.1基于各向異性的無速度傳感器技術3027.4.2基于模型的無速度傳感器技術315參考文獻325 第3部分基于神經網絡的正交回歸第8章基于神經網絡的正交回歸3288.1adaline和*小二乘問題簡介3288.2線性回歸的方法3298.2.1ols問題3298.2.2dls問題3298.2.3tls問題3298.3*小主元分析和mcaexin神經元3308.3.1一些mca的應用3308.3.2神經網絡方法3308.4mcaexin神經元3318.4.1初始過渡過程的收斂性3318.4.2mca神經元的動態特性3328.4.3動態穩定性和學習率3348.4.4數值計算的考慮3358.4.5加速技術3378.4.6仿真3378.4.7mca神經元的總結和展望3428.5tlsexin神經元3428.5.1穩定性分析（幾何方法）3448.5.2收斂域3458.5.3非泛型tls問題3488.6線性*小二乘問題的泛化3518.7gemcaexin神經元3528.7.1gemcaexin誤差函數臨界點的定性分析3538.7.2getls誤差函數的分析（幾何方法）3548.7.3臨界圖：中心軌跡3548.8getlsexin神經元3568.8.1getls的收斂域3578.8.2規劃3578.8.3加速后的mcaexin神經元（mcaexin+）359參考文獻361 第4部分應用精選第9章電動機的*小二乘法和神經網絡辨識3669.1感應電動機的參數估計3669.2磁通模型對參數變化的敏感度3679.2.1電流磁通模型的敏感度3679.2.2電壓磁通模型的敏感度3739.3磁通模型失準對控制性能影響的實驗分析3789.4電動機參數變化的在線跟蹤方法3799.5使用普通*小二乘法的感應電動機參數的在線估計3809.5.1在普通參考坐標系下的空間矢量電壓方程3809.5.2磁化曲線估計3849.5.3普通*小二乘法辨識3859.5.4rls算法3859.5.5信號處理系統3889.5.6應用實驗的測試裝置說明3919.5.7仿真與實驗結果3929.6在飽和與非飽和條件下的有約束條件的*小化感應電動機參數估計方法3959.6.1有約束條件的*小化**方法3969.6.2有約束條件的*小化第二方法4019.7使用總體*小二乘法的感應電動機的參數估計4129.8在foc和dtcim驅動器中應用基于rls的參數估計方法對磁通模型進行適應4219.9靜止狀態im參數的估計425符號列表429參考文獻430 第10章帶apf能力的神經網絡增強型單相dg系統43710.1簡介43710.2基本工作原理43810.3adaline設計規則43910.3.1陷波器運行44110.3.2帶通運行44210.3.3matlab-simulink中的實現44410.3.4與傳統數字濾波器的比較44410.3.5nn帶通濾波器與pll：理論上的比較44510.4電流參考值的生成44710.5多諧振電流控制器44710.6穩定性問題44910.7試驗臺45310.8實驗結果45410.8.1apf接入45410.8.2功率參考值接入45710.8.3負載波動45910.8.4nn濾波器與鎖相環的對比46110.8.5nn濾波器與p-q理論的對比46210.8.6與國際標準的對比46310.9apf接入步驟465參考文獻466 第11章交流驅動器的神經網絡無位置傳感器控制46811.1基于nn的無位置傳感器控制46811.2基于bpn的mras轉速觀測器46911.2.1bpnmras觀測器的在線訓練47111.2.2bpnmras觀測器的實現47211.2.3bpnmras觀測器的實驗結果47211.3基于ls的mras轉速觀測器47411.3.1olsmras觀測器的實驗結果47511.3.2tlsexinmras觀測器48011.3.3改進的歐拉神經網絡自適應模型49111.3.4mcaexin+mras觀測器49611.4tlsexin全階luenberger自適應觀測器49811.4.1im的狀態空間模型49911.4.2自適應轉速觀測器49911.4.3基于tls的轉速估計49911.4.4tlsexin全階自適應觀測器的穩定性50211.4.5tlsexin全階luenberger自適應觀測器的實驗結果50511.4.6實驗對比測試51511.5mcaexin+降階觀測器51811.5.1降階觀測器方程51811.5.2基于mcaexin+的轉速估計51911.5.3觀測器增益矩陣的選擇建議52011.5.4計算的復雜度52111.5.5mcaexin+降階自適應觀測器的實驗結果522附錄a控制的實現方案526附錄b測試裝置說明531符號列表534參考文獻535
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