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第1章 绪论1

1.1　交流传动控制概述1

1.1.1　交流传动控制分类2

1.1.2　交流传动控制方法3

1.2　交流传动的神经网络逆控制方法8

1.2.1　逆系统及其线性化解耦作用8

1.2.2　多变量非线性系统的神经网络逆控制方法10

1.2.3　交流传动的神经网络逆控制例12

1.3　本书章节安排16

第2章 交流传动控制基础19

2.1　交流感应电动机的数学模型19

2.1.1　交流感应电动机的磁链、电压和转矩方程19

2.1.2　坐标变换和变换矩阵29

2.1.3　两相系中感应电动机的数学模型35

2.1.4　两相系中感应电动机的状态方程描述39

2.2　交流传动控制基础44

2.2.1　交流调速的基本方法44

2.2.2　交流变频调速原理48

2.2.3　交流调速系统中的变频器50

2.2.4　交流变频调速的脉宽调制（PWM）技术55

2.3　交流传动系统的反馈信号检测与状态、参数估计60

2.3.1　电流、电压信号检测60

2.3.2　转速信号检测61

2.3.3　转子磁链估计63

2.3.4　转子电阻估计69

第3章 逆系统线性化解耦原理73

3.1　逆系统线性化解耦概述73

3.1.1　逆系统基本概念73

3.1.2　逆系统线性化解耦原理76

3.1.3　逆系统控制方法77

3.2　单输入单输出非线性系统的逆系统78

3.2.1　单输入单输出非线性系统的相对阶79

3.2.2　单输入单输出非线性系统的可逆性81

3.3　多输入多输出非线性系统的逆系统82

3.3.1 多输入多输出非线性系统的矢量相对阶82

3.3.2　多输入多输出非线性系统的可逆性96

3.4　逆系统的实现100

3.4.1　逆系统的解析实现101

3.4.2　逆系统的非解析实现——神经网络逆系统109

3.5　完全线性化与部分线性化111

3.5.1　伪线性复合系统的动态特性112

3.5.2　非线性系统的完全线性化与部分线性化114

3.6　附录　雅可比矩阵、雅可比矩阵的秩与行列式的关系115

第4章 神经网络基础120

4.1　神经元与神经网络121

4.2　静态神经网络124

4.3　动态神经网络132

第5章 神经网络逆控制原理135

5.1　神经网络逆系统组成原理135

5.2　神经网络逆系统的结构137

5.2.1　神经网络逆系统的基本结构137

5.2.2　神经网络逆系统的简化结构138

5.2.3　神经网络逆系统的扩展结构142

5.3　神经网络逆系统的实现145

5.3.1　神经网络逆系统结构的确定146

5.3.2　神经网络的选型147

5.3.3　神经网络逆系统的训练结构与步骤147

5.3.4　激励信号的选取148

5.3.5　训练样本的获取150

5.3.6　神经网络的训练与校验153

5.3.7　神经网络逆系统的校验154

5.4　基于神经网络逆系统的复合控制器156

5.4.1　神经网络逆复合控制器156

5.4.2　神经网络逆＋线性校正或PID闭环控制161

5.4.3　神经网络逆＋极点配置控制164

第6章 交流电动机转速与磁链动态解耦控制170

6.1　基于静止（α-β）坐标系感应电动机模型的动态逆解耦170

6.2 基于旋转（M-T）坐标系感应电动机模型的动态逆解耦175

6.3 基于旋转（M-T）坐标系简化感应电动机模型的动态逆解耦180

6.4　神经网络逆复合控制器设计182

6.4.1　神经网络逆系统结构182

6.4.2　神经网络逆系统辨识184

6.4.3　闭环线性控制器设计188

6.5　感应电动机的神经网络逆动态解耦实验195

6.5.1 基于M-T坐标系模型的神经网络逆解耦控制（电压控制型）196

6.5.2 基于M-T坐标系简化模型的神经网络逆解耦控制（电流控制型）198

第7章 交流电动机变频调速系统的高性能控制201

7.1　恒压频比变频调速系统的神经网络逆控制201

7.1.1　恒压频比变频调速系统的数学模型201

7.1.2　恒压频比变频调速系统的可逆性分析204

7.1.3　简化恒压频比变频调速系统的神经网络逆控制的实现210

7.1.4　简化恒压频比变频调速系统的神经网络逆控制仿真211

7.2　矢量控制变频调速系统的神经网络逆控制213

7.2.1　矢量控制变频调速系统的数学模型214

7.2.2　矢量控制变频调速系统的可逆性分析214

7.2.3　简化矢量控制变频调速系统的神经网络逆控制实现216

7.3　矢量控制变频调速系统神经网络逆控制试验218

第8章 交流多电动机系统的同步控制223

8.1　交流多电动机同步系统的物理模型和耦合特性223

8.1.1　交流多电动机同步系统的物理模型224

8.1.2　交流多电动机同步系统速度和张力的耦合特性224

8.2 直接控制两电动机同步系统的速度和张力神经网络逆解耦控制225

8.2.1　直接控制两交流电动机同步系统数学模型225

8.2.2　直接控制两交流电动机同步系统可逆性分析227

8.2.3 直接控制两交流电动机同步系统零（隐）动态分析230

8.2.4 直接控制两交流电动机同步系统的神经网络逆控制234

8.2.5 直接控制两交流电动机同步系统的神经网络逆控制仿真试验234

8.3　矢量控制两电动机同步系统的速度和张力神经网络逆解耦控制236

8.3.1　矢量控制两交流电动机同步系统的数学模型237

8.3.2　矢量控制两交流电动机同步系统可逆性分析237

8.3.3 矢量控制两交流电动机同步系统的神经网络逆控制241

8.4　简化矢量控制两电动机同步系统的神经网络逆控制试验242

第9章 基于dSPACE的交流电动机动态解耦控制的实现246

9.1　dSPACE基础246

9.2　dSPACE硬件设计248

9.2.1　智能化单板系统248

9.2.2　标准组件系统250

9.3　dSPACE软件设计251

9.3.1　代码生成及下载软件251

9.3.2　测试软件254

9.4　dSPACE交流电动机转速与磁链动态解耦控制的应用示例256

9.4.1　交流电动机解耦控制任务与结构框图256

9.4.2　全数学仿真257

9.4.3　半物理仿真系统构建257

9.4.4 半物理实时仿真的ControlDesk监测和控制器参数调整267

9.4.5　神经网络逆解耦控制试验结果275

参考文献277