| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·概述 | 第7-8页 |
| ·本文的工作 | 第8页 |
| ·基于模糊逻辑及人工神经网络的控制策略的研究 | 第8页 |
| ·基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的控制策略的研究 | 第8页 |
| ·主要创新点 | 第8页 |
| ·本文的组织结构 | 第8-9页 |
| 参考文献 | 第9-10页 |
| 第二章 模糊控制 | 第10-23页 |
| ·模糊控制的理论基础 | 第10-18页 |
| ·模糊集合及其运算 | 第10-12页 |
| ·模糊集合的隶属度函数 | 第12-13页 |
| ·模糊关系和模糊关系矩阵 | 第13-16页 |
| ·模糊规则与模糊推理 | 第16-18页 |
| ·模糊控制原理 | 第18-21页 |
| ·模糊控制系统 | 第18-19页 |
| ·输入模糊化 | 第19-20页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第20页 |
| ·解模糊 | 第20-21页 |
| ·总结 | 第21-22页 |
| 参考文献 | 第22-23页 |
| 第三章 人工神经网络控制 | 第23-39页 |
| ·人工神经网络 | 第23-27页 |
| ·概述 | 第23-25页 |
| ·人工神经元模型 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络 | 第26-27页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第27-31页 |
| ·径向基函数的模型和结构 | 第27-29页 |
| ·径向基函数神经网络的训练与设计 | 第29-31页 |
| ·RBFN与FIS功能等效性 | 第31页 |
| ·混合学习算法-最陡下降法和最小二乘法的结合 | 第31-34页 |
| ·离线学习(批量学习) | 第31-33页 |
| ·在线学习(按模式学习) | 第33-34页 |
| ·GD与LSE结合的不同方式 | 第34页 |
| ·神经网络控制系统 | 第34-37页 |
| ·神经网络控制的基本原理 | 第34-36页 |
| ·神经网络控制系统的结构 | 第36-37页 |
| ·总结 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-39页 |
| 第四章 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其应用 | 第39-48页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·ANFIS结构 | 第39-42页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第42-43页 |
| ·基于混合学习算法的ANFIS参数辨识 | 第42-43页 |
| ·ANFIS和RBFN互利学习方法简介 | 第43页 |
| ·基于ANFIS的建模 | 第43-45页 |
| ·ANFIS控制方式 | 第45-46页 |
| ·专家控制 | 第45页 |
| ·逆控制 | 第45-46页 |
| ·其它控制方式 | 第46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-48页 |
| 第五章 Matlab环境下实时控制的实现 | 第48-68页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·基于Matlab的实时控制方案 | 第48-49页 |
| ·Mex驱动程序开发 | 第49-50页 |
| ·S-Function驱动程序开发 | 第50-51页 |
| ·提高控制实时性的方法 | 第51-54页 |
| ·PCI-bus数据采集卡的设计与实现 | 第54-66页 |
| ·PCI-bus数据采集卡硬件电路设计 | 第54-56页 |
| ·数据采集卡诊断程序的VC实现 | 第56-61页 |
| ·数据采集卡在Simulink中数据采集的实现 | 第61-66页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
| 第六章 非线性运动控制系统—旋转位置伺服系统控制策略研究 | 第68-82页 |
| ·概述 | 第68-69页 |
| ·控制系统描述 | 第69-70页 |
| ·PID控制策略 | 第70-72页 |
| ·模糊控制策略 | 第72-76页 |
| ·输入输出空间的模糊分割 | 第72页 |
| ·输入输出量的模糊化 | 第72-73页 |
| ·专家模糊控制规则库 | 第73-74页 |
| ·输出控制电压的映射 | 第74-75页 |
| ·Simulink封装控制算法和实验结果 | 第75-76页 |
| ·结论与讨论 | 第76页 |
| ·ANFIS控制策略 | 第76-80页 |
| ·ANFIS网络构成 | 第76-78页 |
| ·基于ANFIS的控制系统 | 第78页 |
| ·控制系统运行结果 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-82页 |
| 第七章 结论与展望 | 第82-83页 |
| 近年来完成的论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
