逆变控制新技术 本书特色

邢娅浪、赵锦成编著的《逆变控制新技术(精)》针对现有的逆变电源由于非线性负载引起的输出波形畸变、输出波形质量不好等问题，本书以模糊控制技术为主线，将蚁群优化算法引入到模糊控制优化中，提出了蚁群优化模糊控制系统的系统结构和优化算法，对于逆变电源降低谐波畸变因数、提高输出波形质量具有重要的意义。

逆变控制新技术 目录

第1章　绪论
　1.1　引言
　　1.1.1　逆变技术的概念
　　1.1.2　逆变技术的军事应用
　　1.1.3　逆变控制的军事需求
　1.2　逆变控制技术
　　1.2.1　逆变控制的基本概念
　　1.2.2　pwm调制与控制技术
　1.3　逆变控制技术发展概述
　　1.3.1　传统逆变控制技术
　　1.3.2　数字逆变控制技术
第2章　逆变电源输出特性分析
　2.1　逆变电源系统构成
　2.2　逆变电源数学模型
　　2.2.1　pwm过程的数学模型
　　2.2.2　逆变电路的数学模型
　　2.2.3　输出滤波电路数学模型
　　2.2.4　逆变电源系统数学模型
　2.3　逆变电源系统仿真分析
　　2.3.1　逆变电源系统数学模型参数确定
　　2.3.2　逆变电源系统数学模型分析
　2.4　逆变电源系统仿真模型
　2.5　逆变电源谐波机理分析
　　2.5.1　谐波畸变性能指标
　　2.5.2　脉宽调制波形的傅里叶级数分析
　　2.5.3　规则采样脉宽调制波形的谐波分析
　2.6　调制度m优化策略
　　2.6.1　调制度m与thd的关系
　　2.6.2　调制度m与输出电压幅值的关系
　　2.6.3　调制度m优化策略
第3章　逆变电源负荷特性分析
　3.1　装备电气负荷特性建模研究方法
　3.2　整流性负荷特性及建模
　　3.2.1　整流性负荷的代表性
　　3.2.2　单相不控整流桥数学模型
　　3.2.3　建模仿真分析
　3.3　电机类负荷结构特性建模
　　3.3.1　单相感应电动机数字模型
　　3.3.2　建模仿真分析
第4章　逆变电源与负荷结构关联分析
　4.1　逆变电源数字pid控制
　　4.1.1　pid控制基本原理
　　4.1.2　数字pid控制在逆变电源中的应用
　　4.1.3　逆变电源数字pid控制器分析
　　4.1.4　线性负荷下逆变电源pid控制分析
　4.2　整流性负载下的逆变电源pid控制分析
　　4.2.1　动态性能
　　4.2.2　输出波形的畸变机理
　　4.2.3　系统稳定性分析
　4.3　冲击性负荷条件下的逆变器特性分析
　　4.3.1　逆变器一感应电动机系统模型
　　4.3.2　仿真结果分析
　4.4　智能控制的必要性
第5章　智能控制在逆变电源控制中的应用
　5.1　免疫遗传算法用于逆变电源控制优化
　　5.1.1　状态空间矢量
　　5.1.2　评价函数
　　5.1.3　疫苗的接种与注入
　　5.1.4　抗体选择函数
　　5.1.5　仿真
　　5.1.6　实验
　5.2　遗传算法用于逆变电源*优控制
　　5.2.1　多目标优化函数
　　5.2.2　遗传算子和参数的选择
　　5.2.3　仿真实验分析
　　5.2.4　结束语
　5.3　支持向量机用于逆变器控制策略
　　5.3.1　概述
　　5.3.2　*小二乘支持向量机
　　5.3.3　前馈学习控制器的设计
　　5.3.4　仿真实验
　5.4　神经网络控制用于改进spwm逆变器的优化
　　5.4.1　*优开关角的变化规律
　　5.4.2　神经网络拟合仿真分析
第6章　逆变电源模糊控制系统设计
　6.1　模糊控制理论
　　6.1.1　模糊控制的特点
　　6.1.2　模糊控制基本原理
　　6.1.3　模糊控制器结构及功能
　　6.1.4　模糊控制器设计要求
　　6.1.5　模糊控制器设计方法
　6.2　逆变电源模糊控制系统设计
　　6.2.1　逆变电源系统数学模型
　　6.2.2　逆变电源模糊控制器设计
　　6.2.3　构建逆变电源模糊推理系统
　　6.2.4　建立simulink仿真编辑环境
　　6.2.5　仿真结果及分析
　6.3　模糊控制技术存在的问题及对策
第7章　基于懒蚂蚁效应的改进蚁群算法研究
　7.1　蚁群算法概述
　7.2　蚁群优化理论
　　7.2.1　蚁群算法基本原理
　　7.2.2　基本蚁群算法描述
　　7.2.3　几种改进蚁群算法
　　7.2.4　蚁群算法的特点
　7.3　基于懒蚂蚁效应的改进蚁群算法
　　7.3.1　引言
　　7.3.2　懒蚂蚁效应
　　7.3.3　懒蚂蚁算法原理
　　7.3.4　懒蚂蚁算法的流程
　7.4　蚁群算法的收敛性证明
　　7.4.1　问题描述
　　7.4.2　懒蚂蚁算法收敛性证明
　7.5　仿真及结果分析
　　7.5.1　参数的设定
　　7.5.2　仿真结果分析
第8章　逆变电源模糊控制器优化策略研究
　8.1　模糊控制器优化设计
　8.2　模糊控制器参数优化设计
　　8.2.1　模糊控制器参数优化与系统性能研究
　　8.2.2　基于改进蚁群算法的模糊控制器参数优化设计
　　8.2.3　仿真及结果分析
　8.3　模糊控制器结构优化设计
　　8.3.1　模糊控制器结构优化原则

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