線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的電力變流器與交流電氣傳動(dòng)

定　價(jià)：￥169.00

作　者：	[法] 毛里齊奧·奇林喬內(nèi)（MaurizioCirrincione）等著；周永旺等譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	國(guó)際電氣工程先進(jìn)技術(shù)譯叢
標(biāo)　簽：	電工技術(shù) 工業(yè)技術(shù) 輸配電工程、電力網(wǎng)及電力系統(tǒng)

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ISBN：	9787111512837	出版時(shí)間：	2016-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	538	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是一本系統(tǒng)闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論在電力電子技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用的專業(yè)書籍，詳細(xì)介紹了無(wú)速度傳感器交流傳動(dòng)控制系統(tǒng)以及相關(guān)的理論，而這些理論是建立在空間矢量識(shí)別的經(jīng)典控制理論之上。本書廣泛收集并總結(jié)了基于電力電子器件的電氣傳動(dòng)控制中的代表性結(jié)構(gòu)和控制原理，在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步討論了對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的改進(jìn)思路和完善的方向，使線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的應(yīng)用與電氣傳動(dòng)控制有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，同時(shí)還能應(yīng)用本書所介紹的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）理論來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力電子器件的實(shí)時(shí)控制。本書涉及電力電子技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、電氣傳動(dòng)、電機(jī)學(xué)以及電力系統(tǒng)分析等內(nèi)容，涵蓋了電氣工程學(xué)科中的幾個(gè)主要領(lǐng)域，是系統(tǒng)掌握電力電子技術(shù)中智能控制的優(yōu)秀參考圖書。全書共分為4個(gè)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(guān)的基礎(chǔ)；第2部分介紹了以感應(yīng)永磁同步電氣傳動(dòng)為主的交流電氣傳動(dòng)控制，此部分同樣是為后續(xù)的實(shí)際控制對(duì)象做一個(gè)前期鋪墊；第3部分則引出了線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的基本概念，以及它在電氣傳動(dòng)控制中應(yīng)用的可能性，同時(shí)還驗(yàn)證了線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論能夠?qū)崿F(xiàn)電氣傳動(dòng)控制的理論依據(jù)，尤其是EXIN神經(jīng)系統(tǒng)；本書的第4部分是對(duì)實(shí)際應(yīng)用的描述，詳細(xì)分析了電氣傳動(dòng)中的電能質(zhì)量問(wèn)題，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在電氣傳動(dòng)中的參數(shù)辨識(shí)、無(wú)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(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用，其中所涉及的仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論實(shí)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(shè)備和電力電子技術(shù)以及一些控制系統(tǒng)、信號(hào)處理、線性代數(shù)、數(shù)值分析的基本知識(shí)。本書適用于高年級(jí)本科生和研究生、學(xué)者、執(zhí)業(yè)工程師和研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的相關(guān)人員學(xué)習(xí)、參考，同時(shí)讀者也可通過(guò)書中各章最后所提供的相關(guān)參考資料來(lái)進(jìn)一步理解書中所述內(nèi)容。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的電力變流器與交流電氣傳動(dòng)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

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1
1.1簡(jiǎn)介 1
1.2空間矢量的定義1
1.33→2和2→3轉(zhuǎn)換 4
1.3.1非功率不變形式14
1.3.2功率不變形式5
1.3.3非功率不變形式25
1.4坐標(biāo)變換6
1.5瞬時(shí)有功和無(wú)功功率7
參考文獻(xiàn)10第1部分電力變流器
第2章電壓源型逆變器的脈寬
調(diào)制14
2.1電壓源型逆變器的基本原理14
2.1.1電流諧波16
2.1.2諧波頻譜17
2.1.3最大調(diào)制指數(shù)18
2.1.4轉(zhuǎn)矩諧波18
2.1.5開關(guān)頻率和開關(guān)損耗18
2.1.6共模電壓（CMV）19
2.2開環(huán)PWM20
2.2.1載波PWM21
2.2.2無(wú)載波PWM32
2.2.3超調(diào)制33
2.2.4共模輸出最小化的SV-PWM
技術(shù)34
2.2.5優(yōu)化的開環(huán)PWM36
2.2.6開環(huán)PWM技術(shù)的實(shí)驗(yàn)
驗(yàn)證37
2.3電壓源型逆變器的閉環(huán)控制44
2.3.1閉環(huán)控制方式的分類44
2.3.2從六脈沖整流器到有源
整流器53
2.3.3VSI的電流控制57
2.3.4VSI的功率控制64
符號(hào)列表81
參考文獻(xiàn)82
延伸閱讀85第3章電能質(zhì)量86
3.1非線性負(fù)載86
3.1.1諧波源的電流源類型（諧波電
流源）86
3.1.2諧波源的電壓源類型（諧波電
壓源）86
3.2配電網(wǎng)諧波的傳播88
3.3無(wú)源濾波器91
3.4有源電力濾波器93
3.4.1有源電力濾波器簡(jiǎn)介93
3.4.2并聯(lián)和串聯(lián)濾波器的基本操
作問(wèn)題95
3.4.3并聯(lián)型有源濾波器95
3.4.4串聯(lián)型有源濾波器104
3.4.5PAF和SAF的比較108
3.4.6混合型有源濾波器109
符號(hào)列表116
參考文獻(xiàn)117
第2部分電氣傳動(dòng)
第4章感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)
模型120
4.1簡(jiǎn)介120
4.2電動(dòng)機(jī)空間矢量的定義120
4.3感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的相電壓方程124
4.4定子坐標(biāo)系下的空間矢量
方程125
4.5轉(zhuǎn)子坐標(biāo)系下的空間矢量
方程126
4.6廣義坐標(biāo)系下的空間矢量
方程126目錄
線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的電力變流器與交流電氣傳動(dòng)4.6.1交互磁耦合電路128
4.6.2轉(zhuǎn)子磁鏈坐標(biāo)系下的空間
矢量方程129
4.6.3定子磁鏈坐標(biāo)系下的空間
矢量方程132
4.6.4勵(lì)磁磁鏈坐標(biāo)系下的空間
矢量方程134
4.7磁飽和條件下感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)
數(shù)學(xué)模型135
4.8感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的穩(wěn)態(tài)空間
矢量模型138
4.9感應(yīng)電動(dòng)機(jī)空間矢量模型的
實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證142
4.10考慮槽影響的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)
模型146
4.10.1含定子和轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)
電動(dòng)機(jī)空間矢量模型148
4.10.2含轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)
空間矢量狀態(tài)模型150
4.10.3含轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)
空間狀態(tài)模型152
4.10.4含定子和轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)
電動(dòng)機(jī)空間狀態(tài)模型153
4.10.5考慮定子和轉(zhuǎn)子槽影響的空間
矢量模型的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證155
符號(hào)列表163
參考文獻(xiàn)164第5章感應(yīng)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)控制
技術(shù)166
5.1感應(yīng)電動(dòng)機(jī)控制技術(shù)簡(jiǎn)介166
5.2感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的標(biāo)量控制167
5.2.1電壓激勵(lì)的標(biāo)量控制167
5.2.2電流激勵(lì)的標(biāo)量控制174
5.3感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的磁場(chǎng)定向控制175
5.3.1磁場(chǎng)定向矢量控制的
原理175
5.3.2轉(zhuǎn)子磁通定向控制176
5.3.3轉(zhuǎn)子磁鏈的獲取178
5.3.4定子磁通定向控制191
5.3.5磁化磁通定向控制197
5.4感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的直接轉(zhuǎn)矩控制202
5.4.1感應(yīng)電動(dòng)機(jī)中電磁轉(zhuǎn)矩
的產(chǎn)生202
5.4.2定子磁鏈空間矢量與逆變器配
置的關(guān)系203
5.4.3電壓空間矢量和控制方案的
選擇標(biāo)準(zhǔn)204
5.4.4定子磁通與電磁轉(zhuǎn)矩的
估計(jì)206
5.4.5DTC方案209
5.4.6DTCEMC211
5.4.7經(jīng)典DTC和DTCEMC實(shí)
驗(yàn)結(jié)果214
5.4.8DTC-SVM217
5.4.9DTC-SVM驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)
結(jié)果219
5.4.10直接自動(dòng)控制219
5.4.11FOC和DTC的比較223
符號(hào)列表224
參考文獻(xiàn)225第6章感應(yīng)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的無(wú)速度
傳感器控制技術(shù)227
6.1無(wú)速度傳感器控制技術(shù)簡(jiǎn)介227
6.2基于模型的無(wú)速度傳感器
控制技術(shù)227
6.3基于各向異性的無(wú)速度傳感
器控制技術(shù)228
6.4基于模型的無(wú)速度傳感器
控制技術(shù)229
6.4.1開環(huán)積分229
6.4.2逆變器的非線性234
6.4.3電動(dòng)機(jī)參數(shù)不匹配235
6.4.4估計(jì)器和觀測(cè)器238
6.4.5開環(huán)速度估計(jì)器239
6.4.6模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)242
6.4.7全階Luenberger自適應(yīng)
觀測(cè)器246
6.4.8全階滑模觀測(cè)器252
6.4.9降階自適應(yīng)觀測(cè)器253
6.4.10擴(kuò)展卡爾曼濾波器257
6.5各向異性的無(wú)速度傳感器
技術(shù)258
6.5.1旋轉(zhuǎn)載波技術(shù)258
6.5.2基于有限元的旋轉(zhuǎn)載波下感
應(yīng)電動(dòng)機(jī)凸極的分析262
6.5.3脈動(dòng)載波技術(shù)268
6.5.4高頻激勵(lì)技術(shù)269
6.6驅(qū)動(dòng)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器
技術(shù)的總結(jié)274
參考文獻(xiàn)275第7章永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)278
7.1簡(jiǎn)介278
7.1.1直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)278
7.1.2交流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)279
7.1.3永磁體280
7.2永磁同步電動(dòng)機(jī)的空間矢量
模型282
7.3永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器的
控制策略287
7.3.1永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器的磁
場(chǎng)定向控制287
7.3.2轉(zhuǎn)矩控制的驅(qū)動(dòng)器289
7.3.3轉(zhuǎn)速控制的驅(qū)動(dòng)器295
7.3.4直接轉(zhuǎn)矩控制297
7.4永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器的無(wú)速度
傳感器控制技術(shù)302
7.4.1基于各向異性的無(wú)速度
傳感器技術(shù)302
7.4.2基于模型的無(wú)速度
傳感器技術(shù)315
參考文獻(xiàn)325第3部分基于神經(jīng)網(wǎng)
絡(luò)的正交回歸第8章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正交
回歸328
8.1ADALINE和最小二乘問(wèn)題
簡(jiǎn)介328
8.2線性回歸的方法329
8.2.1OLS問(wèn)題329
8.2.2DLS問(wèn)題329
8.2.3TLS問(wèn)題329
8.3最小主元分析和MCAEXIN
神經(jīng)元330
8.3.1一些MCA的應(yīng)用330
8.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法330
8.4MCAEXIN神經(jīng)元331
8.4.1初始過(guò)渡過(guò)程的收斂性331
8.4.2MCA神經(jīng)元的動(dòng)態(tài)特性332
8.4.3動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)率334
8.4.4數(shù)值計(jì)算的考慮335
8.4.5加速技術(shù)337
8.4.6仿真337
8.4.7MCA神經(jīng)元的總結(jié)和
展望342
8.5TLSEXIN神經(jīng)元342
8.5.1穩(wěn)定性分析（幾何方法）344
8.5.2收斂域345
8.5.3非泛型TLS問(wèn)題348
8.6線性最小二乘問(wèn)題的泛化351
8.7GeMCAEXIN神經(jīng)元352
8.7.1GeMCAEXIN誤差函數(shù)臨界
點(diǎn)的定性分析353
8.7.2GeTLS誤差函數(shù)的分析（幾
何方法）354
8.7.3臨界圖：中心軌跡354
8.8GeTLSEXIN神經(jīng)元356
8.8.1GeTLS的收斂域357
8.8.2規(guī)劃357
8.8.3加速后的MCAEXIN神經(jīng)
元（MCAEXIN+）359
參考文獻(xiàn)361第4部分應(yīng)用精選
第9章電動(dòng)機(jī)的最小二乘法和神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)366
9.1感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的參數(shù)估計(jì)366
9.2磁通模型對(duì)參數(shù)變化的敏
感度367
9.2.1電流磁通模型的敏感度367
9.2.2電壓磁通模型的敏感度373
9.3磁通模型失準(zhǔn)對(duì)控制性能影響的
實(shí)驗(yàn)分析378
9.4電動(dòng)機(jī)參數(shù)變化的在線跟蹤
方法379
9.5使用普通最小二乘法的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)
參數(shù)的在線估計(jì)380
9.5.1在普通參考坐標(biāo)系下的空間
矢量電壓方程380
9.5.2磁化曲線估計(jì)384
9.5.3普通最小二乘法辨識(shí)385
9.5.4RLS算法385
9.5.5信號(hào)處理系統(tǒng)388
9.5.6應(yīng)用實(shí)驗(yàn)的測(cè)試裝置
說(shuō)明391
9.5.7仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果392
9.6在飽和與非飽和條件下的有約束
條件的最小化感應(yīng)電動(dòng)機(jī)參數(shù)
估計(jì)方法395
9.6.1有約束條件的最小化第一
方法396
9.6.2有約束條件的最小化第二
方法401
9.7使用總體最小二乘法的感應(yīng)電動(dòng)
機(jī)的參數(shù)估計(jì)412
9.8在FOC和DTCIM驅(qū)動(dòng)器中應(yīng)用
基于RLS的參數(shù)估計(jì)方法對(duì)磁通
模型進(jìn)行適應(yīng)421
9.9靜止?fàn)顟B(tài)IM參數(shù)的估計(jì)425
符號(hào)列表429
參考文獻(xiàn)430第10章帶APF能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
增強(qiáng)型單相DG系統(tǒng)437
10.1簡(jiǎn)介437
10.2基本工作原理438
10.3ADALINE設(shè)計(jì)規(guī)則439
10.3.1陷波器運(yùn)行441
10.3.2帶通運(yùn)行442
10.3.3MATLAB-Simulink中
的實(shí)現(xiàn)444
10.3.4與傳統(tǒng)數(shù)字濾波器的
比較444
10.3.5NN帶通濾波器與PLL：理
論上的比較445
10.4電流參考值的生成447
10.5多諧振電流控制器447
10.6穩(wěn)定性問(wèn)題449
10.7試驗(yàn)臺(tái)453
10.8實(shí)驗(yàn)結(jié)果454
10.8.1APF接入454
10.8.2功率參考值接入457
10.8.3負(fù)載波動(dòng)459
10.8.4NN濾波器與鎖相環(huán)的
對(duì)比461
10.8.5NN濾波器與p-q理論的
對(duì)比462
10.8.6與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比463
10.9APF接入步驟465
參考文獻(xiàn)466第11章交流驅(qū)動(dòng)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)
位置傳感器控制468
11.1基于NN的無(wú)位置傳感器
控制468
11.2基于BPN的MRAS轉(zhuǎn)速觀
測(cè)器469
11.2.1BPNMRAS觀測(cè)器的
在線訓(xùn)練471
11.2.2BPNMRAS觀測(cè)器的
實(shí)現(xiàn)472
11.2.3BPNMRAS觀測(cè)器的
實(shí)驗(yàn)結(jié)果472
11.3基于LS的MRAS轉(zhuǎn)速觀
測(cè)器474
11.3.1OLSMRAS觀測(cè)器的
實(shí)驗(yàn)結(jié)果475
11.3.2TLSEXINMRAS觀
測(cè)器480
11.3.3改進(jìn)的歐拉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自
適應(yīng)模型491
11.3.4MCAEXIN+MRAS觀
測(cè)器496
11.4TLSEXIN全階Luenberger
自適應(yīng)觀測(cè)器498
11.4.1IM的狀態(tài)空間模型499
11.4.2自適應(yīng)轉(zhuǎn)速觀測(cè)器499
11.4.3基于TLS的轉(zhuǎn)速估計(jì)499
11.4.4TLSEXIN全階自適應(yīng)觀測(cè)器
的穩(wěn)定性502
11.4.5TLSEXIN全階Luenberger
自適應(yīng)觀測(cè)器的實(shí)驗(yàn)
結(jié)果505
11.4.6實(shí)驗(yàn)對(duì)比測(cè)試515
11.5MCAEXIN+降階觀測(cè)器518
11.5.1降階觀測(cè)器方程518
11.5.2基于MCAEXIN+的轉(zhuǎn)速
估計(jì)519
11.5.3觀測(cè)器增益矩陣的選擇
建議520
11.5.4計(jì)算的復(fù)雜度521
11.5.5MCAEXIN+降階自適應(yīng)觀
測(cè)器的實(shí)驗(yàn)結(jié)果522
附錄A控制的實(shí)現(xiàn)方案526
附錄B測(cè)試裝置說(shuō)明531
符號(hào)列表534
參考文獻(xiàn)535