一、FOXT系列稀土永磁同步电机通过鉴定（论文文献综述）
王曦[1]（2021）在《基于瞬态动力学的电驱动总成NVH性能分析》文中研究表明随着汽车电动化变革浪潮的快速推进,电动汽车所带来的新挑战日益突显,其中电驱动总成作为纯电动汽车动力系统中的核心部件,其高频的电磁噪声、大扭矩作用下的齿轮啸叫等成为电动汽车NVH的新问题。尤其在加速过程中,随着激励信号的不断变化,电驱动系统的振动噪声也随之更为明显,对于变速工况下的电驱动总成NVH性能的准确预估变得尤其关键,所以形成一套针对变速工况下电驱动总成振动噪声仿真测试的方法,对分析电驱动总成NVH问题有重要指导意义。本文针对某套二合一电驱动系统为研究对象,首先针对驱动电机部分,基于绕组方程与气隙磁导函数,建立电机气隙磁场磁势解析模型,得到气隙磁场的磁感应强度计算结果,根据应力张量法得到径向电磁力计算结果。基于ANSYS Electronics软件搭建驱动电机电磁场二维有限元模型,计算得到电磁场磁密云图,提取处理后得到气隙磁密的频域分布,对每个定子齿部单独提取计算得到其集中电磁力,与解析计算结果进行对比一致,最后计算得到稳速工况电机的输出转矩波动。针对电机定子与壳体过盈配合、各类型螺栓连接、悬置点约束、各向异性材料参数等,对电驱动总成壳体、定子集成以及轴系建立结构有限元模型,利用Nastran求解器进行在模拟约束条件下的电驱动总成的模态分析,在AVL EXCITE PU软件中,基于子结构缩减法建立电驱动总成多体动力学模型,以电磁转矩波动为激励输入,得到由齿轴系统激励所导致的轴承处轴承力响应。基于阶次切片理论,在Matlab环境中通过脚本编辑,实现各工况电磁力以及轴承力在特征阶次下的阶次提取。进一步,对定子齿部电磁集中力进行处理,通过脚本文件重新划分定子齿部网格,生成节点对应力,最后得到全油门加速工况下的阶次轴承力与电磁力激励文件。在LMS Virtual.Lab中搭建电驱动总成声振仿真模型,计算在阶次激励力作用下的电驱动总成壳体振动响应、近场辐射噪声结果。利用LMS Test.Lab测试软件及工具,搭建电驱动总成实验台架,进行稳速、加速WOT工况的振动噪声测试,对振动及噪声测试的时域数据进行处理,得到对应工况下的频谱图、加速工况下的colormap图,将实验结果与仿真计算结果进行对比,最终说明该仿真方案能够较好预测电驱动总成在变速工况下的NVH性能。
沈亮[2]（2021）在《增程器用永磁同步发电机电磁设计与优化》文中研究指明增程式电动汽车是解决当前纯电动汽车续驶里程短、充电时间长、充电设备有限的一种良好方案。增程器作为蓄电池的充电设备,对提升续驶里程具有重要作用,其核心部件和控制系统是增程器技术开发的重难点。增程器用发电机的设计要求效率高、输出电压稳定、体积紧凑,而永磁同步电机是当前使用广泛的电机类型,也是未来电机的主流。因此,本文的主要研究工作以增程器用永磁同步发电机为对象进行设计与优化工作。首先,通过阅读文献,概括了当前国内外增程器用发电机及其相关技术的研究现状,同时对于永磁同步发电机输出电压稳定性的问题,提出了降低电压调整率的必要性。其次,针对某款微型低速电动汽车,从车辆实际需求功率出发,对增程器的两大部件发动机和发电机进行了功率等级的确定,并确定了要设计的发电机的额定参数,提高了增程器发电机设计的针对性。然后,结合电机设计基本理论知识,使用电磁分析软件ANSYS Maxwell,对一台增程器用外转子永磁同步发电机进行了电磁参数设计,并建立了对应的二维有限元模型,对其空载和额定负载的瞬态场进行了分析,得到了其磁密云图、电压曲线、损耗曲线和效率MAP图等,并研制了样机进行了空载测试,验证了所设计的发电机电磁参数的合理性和仿真模型的准确性。最后以设计的外转子永磁同步发电机为基础,使用Maxwell定量分析了不同电磁参数对电压调整率的影响,并基于Taguchi-PSO方法进行电机的多参数优化。首先通过正交实验建立了样本数据,再通过傅里叶模型拟合样本数据,得到优化近似模型,最后使用粒子群算法求解得到一组优化参数并进行有限元仿真验证。结果表明,使用Taguchi-PSO方法,电压调整率从9.67%降低到4.45%,永磁体用量减少了5.80%,对电机效率几乎没有影响。
王佳[3]（2021）在《电动商用车动力总成远程运维智能预警系统设计》文中研究表明动力总成作为纯电动商用车驱动系统的核心部件,主要由车载高性能电机、电机控制器及变速器组成,其工作状态对车辆能否正常使用具有直接的影响,所以及时发现动力总成的故障并做出正确处置意义重大。本文基于数采硬件对动力总成实时的机械参数和电气参数进行采集并无线传输,在远端接收数据并处理分析,从中挖掘出故障信息,对故障状态特征进行辨识,从而完成动力总成健康状态的监控,以便能及时发现动力总成的故障问题。采用无线的方式对数据进行采集并分析,不但对车辆本身意义重大,对动力总成制造企业来说,掌握了自己产品的实时工作数据和故障一手资料,对于产品的售后和升级都有重要意义;对于规模用车的企业来说,对故障信息做到早知道,可以及时对故障车辆进行替换或维修,既解决好了时间上的问题,也大大降低了经济损失。基于上述内容,本课题建立了电动商用车动力总成远程运维智能预警系统。首先,本文对动力总成的结构和数据交互进行了分析,结合查阅的资料和相关领域人员的建议,确定了三种需要具体分析的故障,即定子绕组匝间短路故障、轴承故障、电机控制器过温故障,基于三种故障类型及数据采集的实际情况,确定了采集的参数种类,并确定了采用支持向量机对数据进行分析。其次,建立了远程数据采集系统,主要从远程数据采集及显示、数据库应用系统两个方面展开。对远程数据采集硬件进行参数的配置和软件程序的开发,使得数据采集系统能够正常采集车辆的相关数据,进行无线发送,并在软件端进行数据值、数据图的显示;对Access数据库进行基础的数据存储配置工作,并选择Database Connectivity Toolkit工具包建立与主程序之间的交互通道,完成数据库应用程序的开发,使得数据能够正常进行存储和调用。然后,建立了数据分析系统,根据对支持向量机算法的详细分析,选用了偏二叉树SVM算法结构并将其程序化,再结合编辑的数据预处理及向量构造等程序,完成了基于实时数据和数据库数据的故障状态特征辨识,并在设计的人机交互界面上进行了简洁明了的显示。最后,针对整个系统程序的特点,选用了事件状态机架构对所有子模块进行了集成,并开发了用户登录及管理单元程序,完成了电动商用车动力总成远程运维智能预警系统的设计。基于整个系统,设计了台架试验,对系统的实际应用性能进行了验证,由测试结果可知,本系统能够正常工作,满足实际的使用需求。
孙岳[4]（2020）在《商用车驱动电机控制系统设计及控制特性研究》文中研究表明在环境保护和能源短缺的压力下,如何让汽车排放更低、更节能已成为需要深入研究的重点课题,而开发新能源汽车则是重中之重,纯电动汽车作为其类型之一,近年来在我国发展迅速。驱动电机作为纯电动汽车的“心脏”,需要一套控制策略编排合理的控制系统对其进行多工况精确控制。以纯电动微型封闭货车为搭载车型,本文结合工程实践深入开展了驱动电机控制系统的设计及对其控制特性的研究。该车型为N1类商用车,驱动电机类型为内置式永磁同步电机。首先,为满足该车行驶需求,完成了控制特性研究,包括分析电机类型及结构,建立电机数学模型及坐标变换,选定矢量控制策略,制定矢量控制实现方案,并研究矢量控制各环节的实现方法,各环节分别为双闭环PI控制、最大转矩电流比控制、弱磁控制和空间矢量脉宽调制技术等。然后,基于以上研究,在MATLAB/Simulink中搭建了控制系统仿真模型,完成了控制系统仿真,并在Car Sim中搭建了纯电动微型封闭货车整车和道路仿真模型,参考相关国家标准完成了基于道路条件的控制系统整车Simulink与Car Sim联合仿真,控制系统仿真与联合仿真得到的仿真曲线初步验证了矢量控制实现方案的可行性。最后,基于该方案完成了控制系统设计,分为硬件和软件,硬件设计为控制系统电路板开发,软件设计为应用层、底层软件开发,进而完成了控制系统台架试验。台架试验得到的相关数据表明控制系统能较好地完成对电机的多工况精确控制,转矩波动小且精度高,工作稳定性高,验证了矢量控制实现方案的可行性和控制系统的实用性,所选定的控制策略满足纯电动微型封闭货车的行驶需求。仿真验证对控制系统的开发具有较好的指导意义,可缩短开发周期。软件设计采用应用层、底层分层开发架构,提升了开发效率。
蒋建武[5]（2020）在《低速电动汽车永磁同步电机群智融合控制算法研究》文中研究说明低速电动汽车以低能耗高环保特性突破了传统燃油汽车因生态能源问题导致的发展瓶颈,逐步成为了汽车工业的新发展方向。电动汽车以基于驱动电机的电池与电子控制系统取代了传统的机械化传动系统,由于行驶工况的复杂性和随机性使得电机驱动系统成为一个非线性、多参数、强耦合的时变控制系统,永磁同步电机以其在输出效率、功率密度以及系统可靠性等方面的卓越性能,成为了电动汽车的首选驱动电机。本文基于永磁同步电机矢量控制理论,将优化粒子群、人工免疫系统和人工智能鱼群等智能控制理论引入到电机转速估算、参数整定和电机本体参数辨识等关键技术研究,从而为解决平稳调速,比例积分参数整定,电机参数精度辨识等问题提供了有效方法。本文主要内容和创新点概括如下:（1）针对永磁同步电机扩展卡尔曼滤波转速估算的噪声矩阵确定问题,以平稳调速为目标引入了改进优化粒子群算法对扩展卡尔曼滤波算法噪声矩阵参数进行优化寻优,将噪声矩阵参数作为寻优粒子,以实际转速与估算转速绝对差值时间积分作为寻优的适应度函数,在寻优空间内让粒子向目标极值点迭代迁移,最终以最优寻优粒子位置确定扩展卡尔曼滤波估算模型的噪声矩阵,从而实现高精度速度估算,增强电机速度波形的抗扰性,实现平稳调速。（2）针对永磁同步电机电流与速度双闭环控制中比例积分控制器参数整定问题,提出了一种将人工免疫系统改进优化粒子群算法实现对比例积分控制器的参数进行优化整定融合控制算法。算法以双环控制中比例和积分参数作为寻优粒子,利用人工免疫系统增强粒子群优化算法的寻优多样性和粒子迁移性,有效改善寻优系统的早熟收敛问题,提高了粒子群寻优速度与精度。优化后的控制系统抑制转速波形脉动,减少转矩改变时的响应时间,显着提升永磁同步电机控制系统鲁棒性和稳定性。（3）针对强非线性的永磁同步电机控制系统的定子绕组、直轴与交轴电感、转子磁链等电机参数精准辨识问题,提出了一种利用混沌人工智能鱼群优化前馈人工神经网络电机本体参数辨识模型的初始权重与阈值的融合控制算法。优化后的电机参数网络辨识模型具备初值敏感性弱,参数设置鲁棒性好和复杂工况下系统稳定性好的特性。与其他智能算法对比相比,基于混沌鱼群的反向传播神经网络对永磁同步电机电机参数的辨识精度高且收敛速度快。（4）针对文中提出的永磁同步电机群智融合驱动控制算法进行了实践研究,根据层级分离构件化设计原则构建了电机驱动控制器的软硬件系统。通过对室内平台测试和室外实车路测结果的对比分析显示,本文提出的群智融合驱动控制算法以及电机控制器系统能满足低速电动汽车的实际应用的性能需求。在同等软硬件成本要求下,课题组所设计的永磁同步电机控制器系统在转速控制精度、转矩脉动抑制、车辆驾乘舒适度等性能上均有良好表现。本文对智群控制算法在永磁同步电机矢量控制上的应用做了理论探讨和实践研究,对提升低速电动汽车系统性能,实现低速电动汽车既快又好的发展具有一定的现实意义。
姜玮鹏[6]（2020）在《一种永磁电机冷却系统数值研究》文中指出随着高速铁路技术的迅猛发展及高性能永磁材料的出现,永磁电机在轨道交通和高速动车组领域的研究与应用日益广泛。永磁电机拥有体积小、噪声低、效率高、节能明显等传统励磁电机无可比拟的优点,其满足国家要求铁路向着绿色、低碳方向发展的目标,是下一代列车牵引系统——永磁牵引系统的核心部件。然而由于牵引用永磁电机体积小、功率密度高且采用全封闭的结构,导致电机温升大,永磁体会因高温而发生永久退磁。因此,为永磁电机设计一套高效可靠的冷却系统显得尤为重要。论文以一台35 kW的永磁电机为例,基于麦克斯韦电磁场理论借助Maxwell对其进行仿真,得出了铜耗、铁耗和机械损耗。基于流体力学和传热学理论借助Fluent对其温度场进行了仿真并得到相关结论。通过对比常见的冷却方案和结构确定了机壳冷却方案,在分析冷却机壳结构形式、水道数量、入水口流量、机壳内壁厚度和材料等因素对冷却性能的影响后设计了一套高效的永磁电机冷却系统。论文研究中得到了以下结论:（1）铁芯的磁通密度分布具有周期性规律,可选取几个点来代表整体情况,通过增加代表点的划分区域以及对波形进行处理提高其正弦度均可提高铁耗计算准确性。（2）在对磁滞损耗和涡流损耗计算中采用FFT分解法>径、切向分解法>忽略谐波直接法所计算的结果,将磁通密度按照径、切向分解和FFT分解均能提高铁芯损耗的计算准确度且后者更好,磁滞损耗在铁损中占比大于涡流损耗。（3）铜耗占据总损耗的1/5左右,与机械损耗相当,铁耗占据着总损耗的一半以上,为导致电机温升的主要损耗,永磁体涡流损耗只占铁芯涡流损耗的1/20。（4）研究对象在温度为25℃的环境中自然冷却时温度最高达到116.8℃,最低温度为71.0℃,高温区主要集中在定子和机壳处,永磁体温度超过抗退磁温度80℃,绝缘层温度超过绝缘等级A规定的温度,接近E的温度,均需要冷却系统对其散热。（5）论文设计了一种水冷结构,研究结果显示:水道数量增加,流速升高,电机温升下降,散热性能增强;冷却水入口流量增加,流速升高,电机温升下降,且在流量小于10 L/min时流量增加电机温度下降较快,在流量大于10 L/min时流量增加电机温度下降较慢,最佳入口流量为10 L/min;机壳内壁厚度增加,电机温升增大,散热性能减弱,但不明显;材料导热系数越大散热性能越好,但要考虑材料成本使用性价比。
朱俊玮[7]（2020）在《多自由度放疗模拟治疗床控制系统设计》文中指出在进行模拟放疗治疗过程中,放疗模拟机各个装置之间的配合程度和协调性直接决定了对患者病灶部位定位的精确性和治疗的有效性,在这其中作为患者的承载体治疗床,其控制的稳定性和精确性在治疗过程中直接决定了对患者病灶部位定位精准度。而传统模拟放疗治疗机的治疗床由于其机械结构的限制,导致运动维度有限、运动方式简单、控制精度和要求低、控制设备落后、设备成本高等问题,且又由于人体结构的复杂性和重要性以及病灶部位的不确定性,导致放疗模拟治疗机很难得到广泛应用。本文针对以上存在的问题,通过阅读文献和根据实际调研,设计了多自由度运动治疗床的机械结构方案,提出了多自由度坐标系和多自由度运动方式和改进的多电机并行协同控制结构,研发了多自由度运动治疗床的控制系统。主要内容如下:（1）通过分析传统放疗模拟机的基本机构和在实施模拟治疗过程中存在的问题,提出了治疗床的多自由度运动并设计了多自由度运动治疗床的机械结构,并对多自由度治疗床为基础提出了多自由度运动坐标系和多自由度运动方式。（2）根据治疗床的多自由度运动方式,以交流伺服电机为动力提供设备进行了多伺服电机的控制系统分析,提出了改进的并行协同控制结构,选取了模糊PID控制方法作为单台电机的控制方法,并设计了模糊PID控制器,同时分别对设计的模糊PID控制方法与改进的并行协同控制结构进行了仿真实验,仿真结果表明改进的并行协同控制结构具有控制结构简单、控制过程灵活、延迟性低的优点,并且结合模糊PID控制器具有良好的控制效果。（3）在放疗模拟机治疗床的结构、多自由度运动方式的基础上,设计了硬件系统方案、控制子系统硬件电路、电机驱动子系统硬件电路,其中控制子系统硬件电路主要包括:主控芯片电路、信号采集电路、通信电路等,电机驱动子系统硬件电路包括:功率驱动电路、继电器及其驱动电路、电源电路等;在改进的并行协同控制结构和模糊PID控制器的基础上,结合治疗床控制系统硬件电路,进行了软件程序的设计,软件程序主要包括:主程序流程、数据采集程序流程、中断程序流程等。（4）根据设计的硬件电路、算法、软件程序进行了单台伺服电机控制系统的研制,并且将研制的实物进行基本功能测试,测试结果表明本文设计的单台是伺服单机控制系统运行稳定。
黄土荣[8]（2020）在《基于DSP的总线式多轴运动控制系统设计与实现》文中认为随着现代工业生产规模化、系统化,智能车间是现代工厂发展的必然方向,工业控制系统要求具有通信速度快、精度高、集成度高及稳定性好的伺服控制单元。传统的运动控制系统已无法满足现代制造业的发展需求,主要存在问题是伺服设备间接线复杂、硬件集成度低、容易受外界干扰等。随工业以太网技术快速发展,通过网络传输的方式简化伺服设备间接线、提高抗干扰能力、提高控制精度、降低成本,成为当今的研究热点。首先,在分析国内外运动控制系统的基础上,设计并研制了一种集成度高、保护完善、高可靠性的多轴运动控制系统,系统采用ADSP-CM408F为主控制器,三菱公司的智能功率模块（IPM）作为功率驱动器件的体系结构。该结构一个伺服单元应用同一个电源模块,采用了一种数字化、串行网络的GSK Link现场总线,实现多轴伺服电机的运行控制,方便后期维护。然后,着重分析了DSP的外围电路设计和程序框架,设计了一种体积小、散热好的散热器结构,阐述了电机矢量控制原理以及PID控制参数整定。最后通过软硬件联合调试,运用Matlab进行仿真调试,算法验证和模型分析,对多轴运动控制系统进行了初步测试,并提出了不足之处和改进的地方,进一步验证设计的可行性。
蒋有为[9]（2020）在《SrM铁氧体交换作用与磁晶各向异性影响机制研究》文中研究表明SrM铁氧体由于高居里温度、高矫顽力等优点而广泛应用于永磁电机中。本论文通过第一性原理计算分析探究SrM铁氧体与Ca2+、La3+、Co2+取代SrM铁氧体体系的交换作用,从本质上阐释SrM铁氧体交换作用的影响机制,进而围绕SrM铁氧体与La3+、Co2+取代SrM铁氧体体系的磁晶各向异性进行计算研究,探究SrM铁氧体磁晶各向异性的影响机制,为探究高性能SrM铁氧体的相关研究奠定理论基础。首先,围绕SrM铁氧体进行了计算参数的优化。结果表明:（1）选择截断能Ecut为500 eV、K点网格11×11×1、SIGMA为0.1 eV可以保证计算合理收敛;（2）优化后的计算结构晶格常数为a=5.86?,c=23.04?,准确合理且符合实验值;（3）添加自旋极化后体系选择Gorter磁构型最稳定,描述Fe的交换关联泛函近似方法选择广义梯度近似方法(GGA+Ueff,Ueff=6.9 eV)最为合理;（4）随着排斥势能Ueff值增大,SrM铁氧体的磁晶各向异性能MAE随之减小,Fe轨道磁矩逐渐降低,添加自旋-轨道耦合作用后的体系GGA+Ueff(Ueff=6.9 eV)依然适用。其次,探究了Ca2+、La3+、Co2+取代对SrM铁氧体交换作用的影响机制。结果表明:（1）（Ca,Sr）M样品居里温度实验值随Ca2+离子取代量的增加先增加后趋于稳定,计算结果表明Ca2+取代导致4f2晶位移动从而使2b-4f2间的交换作用增强,2a-4f1、4f1-4f2和4f2-12k交换作用减弱,居里温度计算值变化规律与实验结果一致;（2）La3+离子取代使交换参数J2a-12k、J4f1-12k逐渐增强,J2a-4f1、J4f2-12k逐渐减弱,进而导致体系居里温度逐渐降低;（3）Co2+离子取代优先占据SrM铁氧体12k晶位,Co2+取代使SrM铁氧体4f1-4f2、2b-12k晶位间Fe3+离子的交换作用减弱,2a-4f1、2a-12k、4f1-12k和2b-4f2晶位间Fe3+离子的交换作用增强,体系居里温度Tc上升。最后,研究了SrM铁氧体磁晶各向异性及La3+、Co2+取代对其磁晶各向异性的影响机制。结果表明:（1）SrM铁氧体及La3+、Co2+取代体系MAE分别为0.79meV、2.83 meV、0.83 meV,MAE随磁化角度θ增加而增加,2b晶位对SrM铁氧体磁晶各向异性贡献最大;（2）La3+取代SrM铁氧体使2a晶位Fe3+部分转变为Fe2+,轨道磁矩增加,La3+导致2a晶位、4f1晶位、4f2晶位Fe的磁晶各向异性增加,进而增加体系的磁晶各向异性;（3）Co2+取代会略微提高体系的磁晶各向异性,SrCoM体系中,2b晶位仍是体系磁晶各向异性的主要贡献者。
陈绮丹[10]（2020）在《基于卷积神经网络的电驱动总成故障数据分类识别研究》文中进行了进一步梳理电驱动总成已经广泛的应用于新能源汽车,其能否高效且可靠的为新能源汽车提供动力是国内外长期关注的焦点。电驱动总成在生产线末端的在线检测是保障质量的最后一道防线。因此,未来电驱动总成在线检测的发展重点是找到一种有效且高精度的故障分类识别方法。目前,在线检测常用的方法主要包括人工特征提取的专家系统和人工辅助检查。专家系统需要专业领域的专家建立完善的故障检测知识库,过度赖专家经验以及先验知识;人工辅助检测主要是操作员对运行时的噪声进行辅助判断,该方法主观性大,且操作员易疲劳,既无法满足高效率和高精度的要求,又易出现漏判和误判等问题。针对上述问题,本论文提出一种基于卷积神经网络的电驱动总成故障数据分类识别方法,实现从原始振动信号到故障识别结果的直接输出映射,为电驱动总成故障数据高效且高精度的分类识别提供重要的参考。本论文的主要的研究内容如下:（1）论文以集成式的电驱动总成为研究对象,对生产制造过程中出现的故障信号进行采集和处理。首先,采集实际生产线末端的电驱动总成振动信号,并对故障原因和故障特征进行分析总结。其次,对振动信号进行预处理,使用数据增强方法进行数据扩充,对比分析不同步长对分类识别准确率的影响。实验结果表明,选择步长2000有利于模型训练。最后,建立电驱动总成原始振动信号数据集。（2）为提高电驱动总成故障数据分类识别的准确度,分别从扩大感受野、减少训练参数、优化模型运算性三个方面对一维卷积神经网络模型进行优化。实验结果表明:采用空洞卷积层代替传统卷积层,增大了局部感受野的范围,使得网络模型对特征的提取能力更优秀;滤波器响应归一化（FRN）消除了对批尺寸（Batch size）的依赖,使得网络模型训练速率以及稳定性有明显提升;全局池化的引入减少了模型训练所需的参数,在训练效率和参数量对比方面有明显的改善。同时,结合可视化技术,探明了一维卷积神经网络模型对振动信号特征提取的过程,分析了权重频次分布的变化情况。（3）论文对电驱动总成原始振动信号及其处理后的信号进行对比分析。结果表明,当原始振动信号作为网络模型的输入时,网络模型可以对故障数据进行较准确的分类识别。最终得到适用于电驱动总成故障数据集分类识别的一维卷积神经网络模型,测试准确率达98.00%。（4）实际在线检测过程中,电驱动总成多数情况下是在变工况条件下进行检测的,获取的原始振动信号会表现出差异性。本文提出将注意力机制融入一维卷积神经网络模型结构中的方法,突出局部重要特征的表达。通过不同组合的变工况数据训练模型,并优化了网络模型中的超参数。实验结果表明,数据集的复杂度对网络模型训练有直接的影响,故障分类识别准确率平均达93.45%。同时,对比分析不同算法的分类识别能力。实验结果表明,对于电驱动总成故障数据集,基于注意力机制的卷积神经网络（ATT-CNN）模型可获得较高的分类识别精度,最终在变工况下的故障数据集的最高分类识别精度达95.19%。
二、FOXT系列稀土永磁同步电机通过鉴定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、FOXT系列稀土永磁同步电机通过鉴定（论文提纲范文）
（1）基于瞬态动力学的电驱动总成NVH性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电驱动总成振动噪声研究现状 |
| 1.2.2 电驱动总成电机电磁场研究现状 |
| 1.2.3 电驱动总成动力学研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 2 电驱动总成电机电磁场分析 |
| 2.1 气隙磁场磁势解析分析 |
| 2.1.1 电枢反应气隙磁场 |
| 2.1.2 开路气隙磁场 |
| 2.1.3 合成气隙磁场 |
| 2.2 气隙磁场电磁力分析 |
| 2.3 电磁场有限元分析理论 |
| 2.4 电驱动总成电机电磁力分析 |
| 2.4.1 永磁同步电机有限元仿真建模 |
| 2.4.2 永磁同步电机电磁力时空特性与频谱特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 电驱动总成动态特性分析 |
| 3.1 结构模态分析理论基础 |
| 3.2 电驱动总成网格模型的建立 |
| 3.2.1 电驱动总成壳体 |
| 3.2.2 定子集成及齿轴系统 |
| 3.3 电驱动总成约束模态分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电驱动总成瞬态动力学分析 |
| 4.1 瞬态动力学理论基础 |
| 4.2 电驱动总成多体动力学分析 |
| 4.2.1 动力学分析软件 |
| 4.2.2 多体动力学模型 |
| 4.2.3 多体动力学分析结果 |
| 4.3 加速工况激励力拟合 |
| 4.3.1 阶次分析理论基础 |
| 4.3.2 加速工况阶次激励力合成 |
| 4.3.3 加速工况电磁阶次激励力 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电驱动总成振动噪声仿真与测试 |
| 5.1 电驱动总成振动噪声仿真 |
| 5.1.1 稳速工况振动响应仿真 |
| 5.1.2 稳速工况声辐射仿真 |
| 5.2 电驱动总成振动噪声测试 |
| 5.2.1 测试台架实验方案 |
| 5.2.2 电驱动总成振动噪声测试结果 |
| 5.2.3 电驱动总成仿真与实验结果对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（2）增程器用永磁同步发电机电磁设计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 永磁同步电机发展史 |
| 1.3 增程器用发电机研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状小结 |
| 1.4 电压调整率研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 2 增程器选型与匹配 |
| 2.1 车辆驱动系统结构 |
| 2.2 驱动系统需求功率计算 |
| 2.3 车辆需求功率测试 |
| 2.4 增程器发动机选型 |
| 2.5 增程器发电机参数确定 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 永磁同步发电机电磁设计 |
| 3.1 永磁同步发电机电磁设计方法 |
| 3.1.1 解析法 |
| 3.1.2 等效磁路法(MEC) |
| 3.1.3 有限元法(FEM) |
| 3.2 永磁同步发电机电磁设计 |
| 3.2.1 电机结构确定 |
| 3.2.2 电机主要参数之间的关系 |
| 3.2.3 电磁负荷的选取 |
| 3.2.4 主要尺寸的选取 |
| 3.2.5 气隙长度的选取 |
| 3.2.6 永磁体设计 |
| 3.2.7 极槽配合选取 |
| 3.2.8 定子绕组设计 |
| 3.2.9 其他参数、材料的选择 |
| 3.2.10 气隙磁通计算 |
| 3.2.11 电压调整率和短路电流计算 |
| 3.2.12 损耗和效率计算 |
| 3.3 电机参数设计结果 |
| 3.4 RMxprt磁路计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电机电磁场有限元分析 |
| 4.1 电机有限元方法和软件简介 |
| 4.1.1 电机有限元方法简介 |
| 4.1.2 电磁场边界条件 |
| 4.1.3 ANSYS Maxwell电磁场分析软件简介 |
| 4.2 永磁同步发电机建模与仿真 |
| 4.2.1 建立几何模型 |
| 4.2.2 边界条件设定 |
| 4.2.3 网格剖分 |
| 4.2.4 激励源设置 |
| 4.2.5 求解设置 |
| 4.3 空载仿真结果与分析 |
| 4.4 负载仿真结果与分析 |
| 4.5 样机空载测试验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于Taguchi-PSO的永磁同步发电机电压调整率优化 |
| 5.1 永磁同步发电机电压调整率影响因素分析 |
| 5.1.1 气隙长度的影响 |
| 5.1.2 永磁体磁化方向长度的影响 |
| 5.1.3 极弧系数的影响 |
| 5.1.4 绕组每相串联匝数的影响 |
| 5.1.5 高宽比的影响 |
| 5.2 Taguchi方法建立数据样本 |
| 5.2.1 Taguchi方法简介 |
| 5.2.2 确定优化目标和优化因子 |
| 5.2.3 确定优化因子的范围和水平值 |
| 5.2.4 正交实验设计及有限元求解 |
| 5.2.5 均值和方差分析 |
| 5.3 傅里叶拟合模型及粒子群算法寻优 |
| 5.3.1 傅里叶(Fourier)拟合模型 |
| 5.3.2 粒子群算法(PSO)寻优 |
| 5.4 有限元验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（3）电动商用车动力总成远程运维智能预警系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外远程数据采集研究现状 |
| 1.3 国内外故障状态特征辨识研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 2 总体方案设计 |
| 2.1 电动商用车动力总成分析 |
| 2.1.1 电动商用车动力总成结构 |
| 2.1.2 电动商用车CAN总线结构 |
| 2.2 电动商用车动力总成故障分析 |
| 2.2.1 定子绕组匝间短路故障 |
| 2.2.2 轴承故障 |
| 2.2.3 电机控制器过温故障 |
| 2.2.4 采集的主要参数 |
| 2.3 故障状态特征辨识方法分析 |
| 2.4 远程运维预警系统框架设计 |
| 2.4.1 数据采集硬件性能需求分析 |
| 2.4.2 无线传输性能需求分析 |
| 2.4.3 系统程序开发软件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 远程数据采集系统设计 |
| 3.1 远程数据采集系统方案设计 |
| 3.2 数据采集硬件选型及参数配置 |
| 3.2.1 数据采集硬件选型 |
| 3.2.2 数据采集硬件参数配置 |
| 3.3 远程数据采集系统程序开发 |
| 3.3.1 数据发送及接收模块 |
| 3.3.2 报文解析模块 |
| 3.3.3 数据显示模块 |
| 3.4 数据库的建立 |
| 3.4.1 Access数据库管理系统设计 |
| 3.4.2 数据库通讯方式设计 |
| 3.4.3 数据库应用程序编辑 |
| 3.5 远程数据采集系统测试 |
| 3.5.1 数据采集程序测试 |
| 3.5.2 数据库应用程序测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于运维数据的故障状态特征辨识 |
| 4.1 支持向量机 |
| 4.1.1 支持向量机理论 |
| 4.1.2 核函数 |
| 4.1.3 多分类器构造 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 数据分析程序编辑 |
| 4.3.1 实时数据分析模块 |
| 4.3.2 数据库数据分析模块 |
| 4.4 数据分析系统测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 远程运维智能预警系统构建及测试 |
| 5.1 系统主程序设计 |
| 5.1.1 状态机 |
| 5.1.2 事件结构 |
| 5.1.3 主程序编辑 |
| 5.2 远程运维智能预警系统测试试验 |
| 5.2.1 试验设计 |
| 5.2.2 试验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（4）商用车驱动电机控制系统设计及控制特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外驱动电机控制系统研究现状 |
| 1.2.2 国内驱动电机控制系统研究现状 |
| 1.2.3 PMSM控制技术应用 |
| 1.2.4 国外IPMSM控制策略研究现状 |
| 1.2.5 国内IPMSM控制策略研究现状 |
| 1.3 本文的研究对象和技术路线及章节安排 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 2 驱动电机控制系统的矢量控制特性研究与实现 |
| 2.1 永磁同步电机类型及结构分析 |
| 2.2 建立永磁同步电机数学模型与坐标变换 |
| 2.2.1 定子三相静止坐标系下的数学模型 |
| 2.2.2 Clarke变换及反变换 |
| 2.2.3 Park变换及反变换 |
| 2.2.4 转子两相旋转正交坐标系下的数学模型 |
| 2.3 选定永磁同步电机矢量控制策略 |
| 2.3.1 id=0控制 |
| 2.3.2 最大转矩电流比(MTPA)控制 |
| 2.3.3 弱磁控制 |
| 2.4 矢量控制实现方案制定 |
| 2.5 矢量控制各环节的实现 |
| 2.5.1 双闭环PI控制的实现及参数整定 |
| 2.5.2 MTPA控制的实现 |
| 2.5.3 弱磁控制的实现 |
| 2.5.4 空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 控制系统仿真与基于道路条件的控制系统整车联合仿真 |
| 3.1 Simulink与 Car Sim联合仿真技术应用 |
| 3.2 搭建控制系统仿真模型 |
| 3.2.1 控制系统整体仿真模型 |
| 3.2.2 坐标变换模块 |
| 3.2.3 转速环PI控制模块 |
| 3.2.4 电流环PI控制模块 |
| 3.2.5 MTPA控制模块 |
| 3.2.6 弱磁控制模块 |
| 3.2.7 SVPWM及逆变器模块 |
| 3.3 MATLAB/Simulink中控制系统仿真结果与分析 |
| 3.3.1 电机带载起动和负载转矩变化工况 |
| 3.3.2 电机运转时负载转矩急剧变化工况 |
| 3.3.3 电机连续加减速工况 |
| 3.4 搭建整车和道路仿真模型 |
| 3.5 控制系统整车联合仿真结果和分析 |
| 3.5.1 最高车速和加速性能试验 |
| 3.5.2 爬坡车速试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 驱动电机控制系统的软硬件设计与台架试验 |
| 4.1 控制系统硬件设计 |
| 4.1.1 主芯片选型和控制系统整体硬件架构布置 |
| 4.1.2 TC1782最小系统电路设计 |
| 4.1.3 CAN通讯电路设计 |
| 4.1.4 旋转变压器解码电路设计 |
| 4.1.5 相电流与直流母线电流测量电路设计 |
| 4.1.6 直流母线电压测量电路设计 |
| 4.1.7 功率电路设计 |
| 4.2 控制系统软件设计 |
| 4.2.1 软件开发过程 |
| 4.2.2 应用层软件设计 |
| 4.2.3 底层软件设计 |
| 4.3 控制系统台架试验 |
| 4.3.1 台架测试平台构成 |
| 4.3.2 试验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（5）低速电动汽车永磁同步电机群智融合控制算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 电动汽车发展背景 |
| 1.1.2 车用PMSM及驱动控制发展的问题与解决思路 |
| 1.2 低速电动汽车与牵引电机国内外发展现状 |
| 1.2.1 电动汽车国内外发展现状 |
| 1.2.2 低速电动汽车国内外发展状况 |
| 1.2.3 电动汽车牵引电机发展现状 |
| 1.3 永磁同步电机控制算法国内外研究现状 |
| 1.3.1 永磁同步电机驱动控制国内外研究现状 |
| 1.3.2 永磁同步电机智能控制算法国内外研究现状 |
| 1.4 研究目的、意义及研究内容 |
| 1.4.1 研究目的和意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 永磁同步电机控制原理 |
| 2.1 永磁同步电机结构及控制原理 |
| 2.2 永磁同步电机坐标变换原理 |
| 2.2.1 三种坐标系 |
| 2.2.2 坐标变换 |
| 2.3 永磁同步电机的数学模型 |
| 2.4 永磁同步电机空间矢量脉宽调制控制 |
| 2.5 基于SVPWM控制的矢量控制仿真模型设计 |
| 2.5.1 电压矢量扇区判断模块设计 |
| 2.5.2 载波周期基本电压矢量工作时间模块设计 |
| 2.5.3 三相逆变器桥臂功率管导通切换时间模块设计 |
| 2.5.4 七段式SVPWM电机矢量控制模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 PSO与EKF融合控制的电机调速优化研究 |
| 3.1 PMSM电机调速控制相关研究 |
| 3.2 永磁同步电机调速估算模型 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波EKF控制原理 |
| 3.4 EKF噪声矩阵参数PSO优化寻优 |
| 3.4.1 标准优化粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法 |
| 3.4.2 粒子群改进算法 |
| 3.5 PSO与EKF融合控制的电机调速系统设计与分析 |
| 3.5.1 PSO与EKF融合电机矢量控制系统模型 |
| 3.5.2 NPSO-EKF算法与其他参数整定算法整定性能对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 PSO与AIS融合控制的PI参数整定研究 |
| 4.1 PMSM矢量控制PI参数整定相关研究 |
| 4.2 PMSM电机双闭环控制系统模型设计 |
| 4.2.1 电流内环PI调节器设计 |
| 4.2.2 速度外环调节器设计 |
| 4.3 AIS-CLPSO算法模型 |
| 4.3.1 标准优化粒子群PSO算法 |
| 4.3.2 完全学习型粒子群算法 |
| 4.3.3 免疫完全学习型粒子群算法 |
| 4.4 PSO-AIS融合控制算法整定PI控制器参数 |
| 4.4.1 PSO融合AIS网络PI控制参数整定模型设计 |
| 4.4.2 AIS-CLPSO融合控制算法操作 |
| 4.4.3 AIS-CLPSO融合控制算法参数设置 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 AIS-CLPSO融合控制算法寻优过程分析 |
| 4.5.2 AIS-CLPSO融合控制算法与其他转速控制算法性能对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 混沌鱼群优化BPNN的电机参数辨识研究 |
| 5.1 PMSM电机参数辨识相关研究 |
| 5.2 PMSM电机参数群智辨识模型理论分析 |
| 5.2.1 PMSM电机辨识数学模型 |
| 5.2.2 PMSM电机辨识模型数据集获取方法 |
| 5.2.3 PMSM电机辨识参数BPNN映射模型 |
| 5.2.4 混沌人工鱼群算法 |
| 5.3 CAFS-BPNNA算法对PMSM电机参数辨识网络 |
| 5.3.1 CAFS-BPNNA参数辨识网络优化算法 |
| 5.3.2 CAFS-BPNNA网络优化过程中两种群智算法切换时机选择 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 PMSM电机参数辨识实验设置 |
| 5.4.2 CAFS-BPNNA算法与其他算法参数辨识误差对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 车用PMSM的智群融合控制算法实践研究 |
| 6.1 PMSM控制器架构设计 |
| 6.2 PMSM驱动控制器硬件构件设计 |
| 6.2.1 S32K144最小系统硬件构件设计 |
| 6.2.2 PMSM驱动控制器控制扩展板硬件构件化设计 |
| 6.2.3 PMSM驱动控制器底层功率驱动板硬件构件化设计 |
| 6.3 PMSM电机驱动控制系统开发软件平台工程框架设计 |
| 6.3.1 开发软件工程框架设计思路 |
| 6.3.2 底层驱动固件设计 |
| 6.3.3 中层功能构件设计 |
| 6.3.4 电机驱动系统主程序的设计与实现 |
| 6.4 PMSM电机控制器平台系统 |
| 6.5 低速电动汽车用PMSM电机控制器性能分析 |
| 6.5.1 基于SVPWM矢量控制实验分析 |
| 6.5.2 群智融合控制算法实验分析 |
| 6.5.3 低速电动汽车公路场地实车测试与对比分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（6）一种永磁电机冷却系统数值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题的研究背景 |
| 1.1.2 选题的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 永磁电机研究现状 |
| 1.2.2 永磁电机热源分析研究现状 |
| 1.2.3 永磁电机温升分析方法研究现状 |
| 1.2.4 永磁电机冷却系统研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 2 永磁电机工作原理及发热分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 永磁电机的组成及构造 |
| 2.3 永磁电机的工作原理 |
| 2.4 永磁电机模型参数 |
| 2.5 基于Maxwell的永磁电机电磁场仿真 |
| 2.5.1 Maxwell软件简介 |
| 2.5.2 电磁场理论和有限元理论 |
| 2.5.3 Maxwell二维瞬态磁场仿真流程 |
| 2.6 永磁电机的损耗 |
| 2.6.1 绕组铜耗 |
| 2.6.2 定子铁耗 |
| 2.6.3 永磁体涡流损耗 |
| 2.6.4 机械损耗 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 永磁电机温度场求解 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 永磁电机的温度场 |
| 3.3 基于Fluent的永磁电机温度场仿真 |
| 3.3.1 Fluent软件介绍 |
| 3.3.2 Fluent温度场仿真原理 |
| 3.3.3 Fluent温度场仿真流程 |
| 3.4 永磁电机热量传递方式 |
| 3.4.1 永磁电机中的热传导 |
| 3.4.2 永磁电机中的对流换热 |
| 3.4.3 永磁电机中的热辐射 |
| 3.5 永磁电机温度场的数学描述 |
| 3.5.1 导热微分方程 |
| 3.5.2 定解条件 |
| 3.6 永磁电机温度场仿真 |
| 3.6.1 仿真模型的简化 |
| 3.6.2 材料参数的确定 |
| 3.6.3 对流换热系数的确定 |
| 3.6.4 载荷条件 |
| 3.6.5 温度场仿真结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 永磁电机冷却系统设计及仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 永磁电机冷却方案 |
| 4.2.1 永磁电机冷却系统方案选择 |
| 4.2.2 永磁电机水冷系统设计原则 |
| 4.2.3 永磁电机水冷系统结构选择 |
| 4.2.4 水冷系统仿真模型简化 |
| 4.3 冷却水道形式对永磁电机散热性能的影响 |
| 4.3.1 冷却机壳的结构形式 |
| 4.3.2 载荷条件和边界条件 |
| 4.3.3 冷却机壳的结构参数 |
| 4.3.4 两种冷却结构仿真结果及分析 |
| 4.3.5 改进冷却结构仿真及分析 |
| 4.4 水道数量对永磁电机散热性能的影响 |
| 4.5 冷却水流量对永磁电机散热性能的影响 |
| 4.6 机壳内壁厚度对永磁电机散热性能的影响 |
| 4.7 水冷机壳材料对永磁电机散热性能的影响 |
| 4.8 冷却效果验证 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）多自由度放疗模拟治疗床控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 放疗模拟治疗床研究现状 |
| 1.2.1 放射治疗技术现状 |
| 1.2.2 放疗模拟机治疗床控制系统现状 |
| 1.2.3 多电机协同控制研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 多自由度放疗模拟治疗床设计 |
| 2.1 传统放疗模拟治疗床的特点 |
| 2.1.1 放疗模拟治疗床的基本结构 |
| 2.1.2 在放疗治疗运用中存在的问题 |
| 2.2 多自由度运动治疗床总体设计 |
| 2.2.1 治疗床的机械结构 |
| 2.2.2 治疗床的电气设备组成 |
| 2.3 治疗床的多自由度运动方式分析 |
| 2.3.1 治疗床的升降运动 |
| 2.3.2 治疗床的平面运动 |
| 2.3.3 治疗床的回转运动 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 治疗床多自由度运动控制策略 |
| 3.1 多伺服电机协同控制系统分析 |
| 3.1.1 多伺服电机数学模型 |
| 3.1.2 多伺服电机系统动力学模型 |
| 3.2 治疗床的多自由度运动控制策略分析 |
| 3.2.1 治疗床多自由度运动的控制原理 |
| 3.2.2 多伺服电机协同控制策略 |
| 3.2.3 多自由度运动一般控制方法分析 |
| 3.3 模糊PID控制器设计 |
| 3.3.1 隶属函数确定 |
| 3.3.2 控制规则表建立 |
| 3.3.3 模糊化与反模糊化 |
| 3.3.4 模糊PID控制流程 |
| 3.4 多自由度控制策略仿真 |
| 3.4.1 模糊PID的仿真验证 |
| 3.4.2 Simulink仿真模型的建立 |
| 3.4.3 改进多电机并行协同控制仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多自由度运动治疗床控制系统设计 |
| 4.1 多自由度运动治疗床硬件系统总体方案 |
| 4.2 多自由度运动治疗床控制子系统设计 |
| 4.2.1 主控芯片电路 |
| 4.2.2 信号采集电路 |
| 4.2.3 通信电路 |
| 4.3 多自由度运动治疗床驱动子系统设计 |
| 4.3.1 功率驱动电路 |
| 4.3.2 继电器驱动电路 |
| 4.3.3 开关信号采集电路 |
| 4.3.4 电源电路 |
| 4.4 控制系统软件设计 |
| 4.4.1 总体方案设计 |
| 4.4.2 主程序设计 |
| 4.4.3 数据采集程序 |
| 4.4.4 中断程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多自由运动治疗床控制系统实验 |
| 5.1 硬件系统研制 |
| 5.2 单电机硬件系统功能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文与科研成果清单 |
| 致谢 |
（8）基于DSP的总线式多轴运动控制系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 交流伺服系统的发展近况 |
| 1.3 交流伺服系统的发展趋势 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 第二章 永磁同步电机的矢量控制技术 |
| 2.1 永磁同步电机的基本机构与特点 |
| 2.1.1 永磁同步电机的基本机构 |
| 2.1.2 永磁同步电机的特点 |
| 2.2 永磁同步电机的工作原理 |
| 2.3 永磁同步电机的数学模型 |
| 2.3.1 PMSM在静止A-B-C坐标系中的数学模型 |
| 2.3.2 坐标变换 |
| 2.3.3 PMSM两相旋转d-q坐标系中的数学模型 |
| 2.4 永磁同步电机的控制方法 |
| 2.4.1 矢量控制原理 |
| 2.4.2 SVPWM矢量控制原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 永磁交流伺服驱动器技术 |
| 3.1 永磁交流伺服驱动器基本结构 |
| 3.2 永磁同步电机控制方案基本概念 |
| 3.2.1 开环控制 |
| 3.2.2 闭环控制 |
| 3.2.3 PID控制 |
| 3.3 伺服控制系统的性能指标 |
| 3.3.1 伺服动态响应特性 |
| 3.3.2 伺服静态性能 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多轴伺服驱动器的硬件设计 |
| 4.1 硬件电路总体设计框图 |
| 4.2 主控电路设计 |
| 4.2.1 DSP最小系统设计 |
| 4.2.2 CAN通信接口电路 |
| 4.3 基于GSK link总线设计 |
| 4.3.1 现场总线与工业以太网 |
| 4.3.2 GSK Link总线通讯 |
| 4.4 功率驱动电路设计 |
| 4.4.1 整流滤波电路 |
| 4.4.2 IPM功率驱动电路 |
| 4.4.3 电流采样电路 |
| 4.4.4 故障保护电路 |
| 4.4.5 编码器接口电路 |
| 4.5 伺服驱动器散热结构设计 |
| 4.6 工业机器人控制系统 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统的软件设计 |
| 5.1 初始化程序 |
| 5.2 SVPWM算法 |
| 5.3 速度算法 |
| 5.4 电流AD转换算法 |
| 5.5 PID控制参数整定 |
| 5.5.1 电流环 |
| 5.5.2 速度环参数调试 |
| 5.5.3 位置环参数整定 |
| 5.6 定时器中断程序 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 实验与测试 |
| 6.1 实验平台 |
| 6.2 实验分析总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）SrM铁氧体交换作用与磁晶各向异性影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 SrM铁氧体简介 |
| 1.2.1 离子取代实验研究 |
| 1.2.2 SrM铁氧体的交换作用及其研究进展 |
| 1.2.3 SrM铁氧体的磁晶各向异性及其研究进展 |
| 1.3 SrM铁氧体的第一性原理计算研究进展 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 理论与研究方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多粒子体系 |
| 2.3 绝热近似和单电子近似 |
| 2.4 密度泛函理论 |
| 2.4.1 Hohenberg-Kohn定理 |
| 2.4.2 Kohn-Sham方程 |
| 第三章 计算细节及参数优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基础参数 |
| 3.3 结构优化 |
| 3.4 磁构型的确定 |
| 3.5 交换关联泛函的确定 |
| 3.6 计算磁晶各向异性的Hubbard参数 |
| 3.6.1 U值与磁晶各向异性能 |
| 3.6.2 U值与Fe轨道磁矩 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 SrM铁氧体交换作用影响机制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 (Ca,Sr)M交换作用的研究 |
| 4.2.1 (Ca,Sr)M样品制备与测试分析 |
| 4.2.2 (Ca,Sr)M交换作用的计算 |
| 4.2.3 (Ca,Sr)M居里温度的计算 |
| 4.3 La~(3+)取代SrM铁氧体交换作用的研究 |
| 4.3.1 La~(3+)取代SrM铁氧体交换参数的计算 |
| 4.3.2 La~(3+)取代SrM铁氧体居里温度的计算 |
| 4.4 Co~(2+)取代SrM铁氧体交换作用计算 |
| 4.4.1 Co~(2+)取代SrM铁氧体离子取代的研究 |
| 4.4.2 Co~(2+)取代SrM铁氧体交换作用与居里温度的计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 SrM铁氧体磁晶各向异性影响机制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 计算方法 |
| 5.3 SrM铁氧体磁晶各向异性能的计算 |
| 5.3.1 自旋-轨道耦合作用与SrM铁氧体磁晶各向异性 |
| 5.3.2 磁化方向与SrM铁氧体磁晶各向异性 |
| 5.4 SrM铁氧体及各Fe晶位磁晶各向异性 |
| 5.4.1 SrM铁氧体2b晶位3d轨道电子磁晶各向异性 |
| 5.5 Sr_(0.5)La_(0.5)Fe_(12)O_(19) 磁晶各向异性的研究 |
| 5.6 SrFe_(11.5)Co_(0.5)O_(19) 磁晶各向异性的研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）基于卷积神经网络的电驱动总成故障数据分类识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统智能故障分类识别方法 |
| 1.2.2 深度学习智能故障检测分类识别方法 |
| 1.2.3 电驱动总成故障分类识别研究现状 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.3 卷积神经网络研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 卷积神经网络 |
| 2.1 卷积神经网络结构 |
| 2.1.1 卷积层 |
| 2.1.2 池化层 |
| 2.1.3 激活层 |
| 2.1.4 全连接 |
| 2.1.5 损失函数 |
| 2.2 卷积神经网络特性 |
| 2.2.1 局部感受野 |
| 2.2.2 权值共享 |
| 2.3 卷积神经网络训练过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电驱动总成故障分析与数据集建立 |
| 3.1 电驱动总成结构及故障形式 |
| 3.1.1 电驱动总成的结构 |
| 3.1.2 电驱动总成的故障形式 |
| 3.2 电驱动总成生产线 |
| 3.3 电驱动总成实验 |
| 3.3.1 实验目的及要求 |
| 3.3.2 实验台架介绍 |
| 3.4 电驱动总成数据集构建 |
| 3.4.1 电驱动总成振动信号获取 |
| 3.4.2 电驱动总成振动信号整理 |
| 3.4.3 电驱动总成故障特征 |
| 3.4.4 数据增强 |
| 3.4.5 电驱动总成数据集建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于一维卷积神经网络的故障数据分类识别 |
| 4.1 卷积神经网络结构优化 |
| 4.1.1 空洞卷积 |
| 4.1.2 残差模块 |
| 4.1.3 归一化 |
| 4.1.4 全局池化层 |
| 4.1.5 Adam优化算法 |
| 4.1.6 优化后一维卷积神经网络 |
| 4.2 一维卷积神经网络故障检测性能分析 |
| 4.2.1 数据集准备 |
| 4.2.2 实验环境搭建 |
| 4.2.3 实验过程与结果分析 |
| 4.2.3.1 引入空洞卷积 |
| 4.2.3.2 FRN归一化 |
| 4.2.3.3 全局池化代替全连接 |
| 4.3 一维卷积神经网络模型可视化分析 |
| 4.3.1 卷积核可视化 |
| 4.3.2 权重频次分布图 |
| 4.4 综合实验与结果对比分析 |
| 4.4.1 不同输入信号对比分析 |
| 4.4.2 不同算法之间的对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于ATT-CNN的变工况故障数据分类识别 |
| 5.1 注意力机制 |
| 5.1.1 注意力机制原理 |
| 5.1.2 基于注意力机制的卷积神经网络模型结构 |
| 5.2 网络模型性能分析 |
| 5.2.1 实验数据设置方案 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 ATT-CNN网络超参数优化 |
| 5.3.1 初始学习率 |
| 5.3.2 批尺寸 |
| 5.3.3 空洞卷积层卷积核个数 |
| 5.4 神经网络模型整体性能评价及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
四、FOXT系列稀土永磁同步电机通过鉴定（论文参考文献）
- [1]基于瞬态动力学的电驱动总成NVH性能分析[D]. 王曦. 重庆理工大学, 2021
- [2]增程器用永磁同步发电机电磁设计与优化[D]. 沈亮. 重庆理工大学, 2021
- [3]电动商用车动力总成远程运维智能预警系统设计[D]. 王佳. 重庆理工大学, 2021
- [4]商用车驱动电机控制系统设计及控制特性研究[D]. 孙岳. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]低速电动汽车永磁同步电机群智融合控制算法研究[D]. 蒋建武. 苏州大学, 2020(06)
- [6]一种永磁电机冷却系统数值研究[D]. 姜玮鹏. 兰州交通大学, 2020(01)
- [7]多自由度放疗模拟治疗床控制系统设计[D]. 朱俊玮. 湖南科技大学, 2020(06)
- [8]基于DSP的总线式多轴运动控制系统设计与实现[D]. 黄土荣. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]SrM铁氧体交换作用与磁晶各向异性影响机制研究[D]. 蒋有为. 电子科技大学, 2020(07)
- [10]基于卷积神经网络的电驱动总成故障数据分类识别研究[D]. 陈绮丹. 重庆理工大学, 2020(08)