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自适应逆控制及其应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
第1章 绪论第10-15页
 1.1 课题研究目的和意义第10-11页
 1.2 自适应逆控制研究的历史和现状第11-13页
 1.3 本文主要研究内容第13-15页
第2章 自适应信号处理第15-26页
 2.1 Wiener滤波器第15-22页
  2.1.1 引言第15页
  2.1.2 数字滤波器、相关函数、z变换第15-18页
  2.1.3 双边Wiener滤波器第18-19页
  2.1.4 因果Wiener滤波器的Shannon-Bode实现第19-22页
 2.2 自适应滤波器第22-25页
  2.2.1 引言第22-23页
  2.2.2 性能曲面第23-24页
  2.2.3 LMS算法第24-25页
 2.3 本章小结第25-26页
第3章 自适应逆控制理论基础第26-44页
 3.1 自适应建模第26-30页
  3.1.1 引言第26-27页
  3.1.2 理想化的建模特性第27页
  3.1.3 利用抖动信号的三种建模方法第27-30页
 3.2 逆对象建模第30-34页
  3.2.1 引言第30页
  3.2.2 最小相位对象的逆第30-31页
  3.2.3 非最小相位对象的逆第31页
  3.2.4 模型参考的逆第31页
  3.2.5 有扰动对象的逆第31-34页
 3.3 自适应逆控制第34-37页
 3.4 自适应逆控制的其他结构第37-40页
  3.4.1 引言第37-38页
  3.4.2 X-滤波LMS算法第38页
  3.4.3 -滤波LMS算法第38-40页
 3.5 自适应扰动消除器第40-42页
  3.5.1 引言第40页
  3.5.2 工作原理第40-41页
  3.5.3 对象建模与对象扰动消除并存第41-42页
 3.6 系统集成第42-43页
 3.7 本章小结第43-44页
第4章 两种改进的自适应逆控制系统第44-55页
 4.1 引言第44页
 4.2 变步长LMS算法第44-46页
 4.3 用于克服直流零频漂移的反馈补偿第46-47页
 4.4 两种改进的自适应逆控制系统第47-50页
  4.4.1 改进的X-滤波LMS算法自适应逆控制系统第47-49页
  4.4.2 改进的-滤波LMS算法自适应逆控制系统第49-50页
 4.5 仿真研究第50-53页
  4.5.1 改进的X-滤波LMS算法自适应逆控制系统的仿真研究第50-52页
  4.5.2 改进的-滤波LMS算法自适应逆控制系统的仿真研究第52-53页
 4.6 本章小结第53-55页
第5章 基于神经网络的非线性自适应逆控制系统第55-65页
 5.1 引言第55页
 5.2 神经元网络基础第55-58页
  5.2.1 单神经元模型第55-57页
  5.2.2 误差反向传播(BP)神经网络第57-58页
 5.3 非线性自适应滤波器第58-60页
 5.4 自适应非线性对象建模的仿真研究第60-62页
 5.5 非线性自适应逆控制系统的设计第62-63页
 5.6 非线性自适应逆控制系统的仿真研究第63-64页
 5.7 本章小结第64-65页
第6章 自适应逆控制在抗噪声电话中的应用第65-70页
 6.1 问题的提出第65页
 6.2 自适应逆控制的工作原理第65-66页
 6.3 抗噪声电话的设计第66-69页
 6.4 本章小结第69-70页
第7章 自适应逆控制在直流调速系统中的应用第70-80页
 7.1 引言第70页
 7.2 被控对象和参考模型第70-71页
 7.3 自适应系统设计方案第71-75页
  7.3.1 问题的提出第71-72页
  7.3.2 系统方程第72页
  7.3.3 控制器的设计第72-74页
  7.3.4 参数自适应律第74页
  7.3.5 自适应系统结构图第74-75页
 7.4 自适应逆系统设计方案第75页
 7.5 仿真研究第75-78页
 7.6 本章小结第78-80页
结论第80-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间发表的论文第86-87页
致谢第87-88页
个人简历第88页

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