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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