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，詳細介紹了無速度傳感器交流傳動控制系統(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控制中的代表性結(jié)構(gòu)和控制原理，在此基礎(chǔ)之上，進一步討論了對現(xiàn)有系統(tǒng)的改進思路和完善的方向，使線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的應(yīng)用與電氣傳動控制有機地結(jié)合起來，同時還能應(yīng)用本書所介紹的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)理論來實現(xiàn)對電力電子器件的實時控制。本書涉及電力電子技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、電氣傳動、電機學(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)永磁同步電氣傳動為主的交流電氣傳動控制，此部分同樣是為后續(xù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論的基本概念，以及它在電氣傳動控制中應(yīng)用的可能性，同時還驗證了線性神經(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部分是對實際應(yīng)用的描述，詳細分析了電氣傳動中的電能質(zhì)量問題，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在電氣傳動中的參數(shù)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(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用，其中所涉及的仿真和實驗結(jié)果也證明了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)備和電力電子技術(shù)以及一些控制系統(tǒng)、信號處理、線性代數(shù)、數(shù)值分析的基本知識。本書適用于高年級本科生和研究生、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，同時讀者也可通過書中各章最后所提供的相關(guān)參考資料來進一步理解書中所述內(nèi)容。
本書系統(tǒng)闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子技術(shù)和電氣傳動中的應(yīng)用，闡述人工智能與電力電子的發(fā)展融合，這些都是戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的熱點技術(shù)方向，非常具有指導(dǎo)意義和參考價值！
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(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)的實驗
驗證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
符號列表81
參考文獻82
延伸閱讀85
第3章電能質(zhì)量86
3.1非線性負載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有源電力濾波器簡介93
3.4.2并聯(lián)和串聯(lián)濾波器的基本操
作問題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
符號列表116
參考文獻117
第2部分電氣傳動
第4章感應(yīng)電動機的動態(tài)和靜態(tài)
模型120
4.1簡介120
4.2電動機空間矢量的定義120
4.3感應(yīng)電動機的相電壓方程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)電動機的動態(tài)
數(shù)學(xué)模型135
4.8感應(yīng)電動機的穩(wěn)態(tài)空間
矢量模型138
4.9感應(yīng)電動機空間矢量模型的
實驗驗證142
4.10考慮槽影響的感應(yīng)電動機
模型146
4.10.1含定子和轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)
電動機空間矢量模型148
4.10.2含轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)電動機
空間矢量狀態(tài)模型150
4.10.3含轉(zhuǎn)子槽影響的感應(yīng)電動機
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)
電動機空間狀態(tài)模型153
4.10.5考慮定子和轉(zhuǎn)子槽影響的空間
矢量模型的實驗驗證155
符號列表163
參考文獻164
第5章感應(yīng)電動機驅(qū)動控制
技術(shù)166
5.1感應(yīng)電動機控制技術(shù)簡介166
5.2感應(yīng)電動機的標(biāo)量控制167
5.2.1電壓激勵的標(biāo)量控制167
5.2.2電流激勵的標(biāo)量控制174
5.3感應(yīng)電動機的磁場定向控制175
5.3.1磁場定向矢量控制的
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)電動機的直接轉(zhuǎn)矩控制202
5.4.1感應(yīng)電動機中電磁轉(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204
5.4.4定子磁通與電磁轉(zhuǎn)矩的
估計206
5.4.5DTC方案209
5.4.6DTCEMC211
5.4.7經(jīng)典DTC和DTCEMC實
驗結(jié)果214
5.4.8DTC-SVM217
5.4.9DTC-SVM驅(qū)動的實驗
結(jié)果219
5.4.10直接自動控制219
5.4.11FOC和DTC的比較223
符號列表224
參考文獻225
第6章感應(yīng)電動機驅(qū)動的無速度
傳感器控制技術(shù)227
6.1無速度傳感器控制技術(shù)簡介227
6.2基于模型的無速度傳感器
控制技術(shù)227
6.3基于各向異性的無速度傳感
器控制技術(shù)228
6.4基于模型的無速度傳感器
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電動機參數(shù)不匹配235
6.4.4估計器和觀測器238
6.4.5開環(huán)速度估計器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)
觀測器246
6.4.8全階滑模觀測器252
6.4.9降階自適應(yīng)觀測器253
6.4.10擴展卡爾曼濾波器257
6.5各向異性的無速度傳感器
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)電動機凸極的分析262
6.5.3脈動載波技術(shù)268
6.5.4高頻激勵技術(shù)269
6.6驅(qū)動感應(yīng)電動機無速度傳感器
技術(shù)的總結(jié)274
參考文獻275
第7章永磁同步電動機驅(qū)動278
7.1簡介278
7.1.1直流無刷電動機278
7.1.2交流無刷電動機279
7.1.3永磁體280
7.2永磁同步電動機的空間矢量
模型282
7.3永磁同步電動機驅(qū)動器的
控制策略287
7.3.1永磁同步電動機驅(qū)動器的磁
場定向控制287
7.3.2轉(zhuǎn)矩控制的驅(qū)動器289
7.3.3轉(zhuǎn)速控制的驅(qū)動器295
7.3.4直接轉(zhuǎn)矩控制297
7.4永磁同步電動機驅(qū)動器的無速度
傳感器控制技術(shù)302
7.4.1基于各向異性的無速度
傳感器技術(shù)302
7.4.2基于模型的無速度
傳感器技術(shù)315
參考文獻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和最小二乘問題
簡介328
8.2線性回歸的方法329
8.2.1OLS問題329
8.2.2DLS問題329
8.2.3TLS問題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初始過渡過程的收斂性331
8.4.2MCA神經(jīng)元的動態(tài)特性332
8.4.3動態(tài)穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)率334
8.4.4數(shù)值計算的考慮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問題348
8.6線性最小二乘問題的泛化351
8.7GeMCAEXIN神經(jīng)元352
8.7.1GeMCAEXIN誤差函數(shù)臨界
點的定性分析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361
第4部分應(yīng)用精選
第9章電動機的最小二乘法和神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)辨識366
9.1感應(yīng)電動機的參數(shù)估計366
9.2磁通模型對參數(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磁通模型失準對控制性能影響的
實驗分析378
9.4電動機參數(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)電動機
參數(shù)的在線估計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384
9.5.3普通最小二乘法辨識385
9.5.4RLS算法385
9.5.5信號處理系統(tǒng)388
9.5.6應(yīng)用實驗的測試裝置
說明391
9.5.7仿真與實驗結(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)電動機參數(shù)
估計方法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
機的參數(shù)估計412
9.8在FOC和DTCIM驅(qū)動器中應(yīng)用
基于RLS的參數(shù)估計方法對磁通
模型進行適應(yīng)421
9.9靜止?fàn)顟B(tài)IM參數(shù)的估計425
符號列表429
參考文獻430
第10章帶APF能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
增強型單相DG系統(tǒng)437
10.1簡介437
10.2基本工作原理438
10.3ADALINE設(shè)計規(guī)則439
10.3.1陷波器運行441
10.3.2帶通運行442
10.3.3MATLAB-Simulink中
的實現(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)定性問題449
10.7試驗臺453
10.8實驗結(jié)果454
10.8.1APF接入454
10.8.2功率參考值接入457
10.8.3負載波動459
10.8.4NN濾波器與鎖相環(huán)的
對比461
10.8.5NN濾波器與p-q理論的
對比462
10.8.6與國際標(biāo)準的對比463
10.9APF接入步驟465
參考文獻466
第11章交流驅(qū)動器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無
位置傳感器控制468
11.1基于NN的無位置傳感器
控制468
11.2基于BPN的MRAS轉(zhuǎn)速觀
測器469
11.2.1BPNMRAS觀測器的
在線訓(xùn)練471
11.2.2BPNMRAS觀測器的
實現(xiàn)472
11.2.3BPNMRAS觀測器的
實驗結(jié)果472
11.3基于LS的MRAS轉(zhuǎn)速觀
測器474
11.3.1OLSMRAS觀測器的
實驗結(jié)果475
11.3.2TLSEXINMRAS觀
測器480
11.3.3改進的歐拉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自
適應(yīng)模型491
11.3.4MCAEXIN+MRAS觀
測器496
11.4TLSEXIN全階Luenberger
自適應(yīng)觀測器498
11.4.1IM的狀態(tài)空間模型499
11.4.2自適應(yīng)轉(zhuǎn)速觀測器499
11.4.3基于TLS的轉(zhuǎn)速估計499
11.4.4TLSEXIN全階自適應(yīng)觀測器
的穩(wěn)定性502
11.4.5TLSEXIN全階Luenberger
自適應(yīng)觀測器的實驗
結(jié)果505
11.4.6實驗對比測試515
11.5MCAEXIN+降階觀測器518
11.5.1降階觀測器方程518
11.5.2基于MCAEXIN+的轉(zhuǎn)速
估計519
11.5.3觀測器增益矩陣的選擇
建議520
11.5.4計算的復(fù)雜度521
11.5.5MCAEXIN+降階自適應(yīng)觀
測器的實驗結(jié)果522
附錄A控制的實現(xiàn)方案526
附錄B測試裝置說明531
符號列表534
參考文獻535
書單推薦
