自适应逆控制在工业生产中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| ·非线性控制系统研究的必要性 | 第15-16页 |
| ·非线性控制系统研究的现状 | 第16-19页 |
| ·自适应逆控制概述 | 第19-23页 |
| ·自适应逆控制和传统反馈控制的比较 | 第19-20页 |
| ·自适应逆控制与自适应控制的比较 | 第20-23页 |
| ·非线性自适应逆控制系统 | 第23-26页 |
| ·作者所做工作及其文章结构安排 | 第26-29页 |
| 第二章 自适应逆控制理论 | 第29-43页 |
| ·自适应逆控制结构 | 第29-30页 |
| ·自适应 LMS滤波器 | 第30-34页 |
| ·自适应 LMS滤波器结构 | 第30-32页 |
| ·梯度和 Wiener解 | 第32页 |
| ·最速下降法和 LMS算法 | 第32-34页 |
| ·自适应系统建模 | 第34-38页 |
| ·理想化的性能建模 | 第35-37页 |
| ·由于采用 FIR模型引起的失配 | 第37-38页 |
| ·由于输入信号统计特性不充分引起的失配 | 第38页 |
| ·自适应逆系统建模及控制器设计 | 第38-40页 |
| ·最小相位对象的逆 | 第38-39页 |
| ·模型参考的逆 | 第39-40页 |
| ·有对象扰动的逆 | 第40页 |
| ·自适应逆控制系统扰动消除器原理及不足 | 第40-43页 |
| 第三章 基于逆系统的非线性自适应逆控制研究 | 第43-67页 |
| ·逆系统方法和伪线性系统 | 第43-45页 |
| ·最小二乘支持向量机技术 | 第45-50页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第45-48页 |
| ·最小二乘支持向量机回归原理 | 第48-50页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的α阶逆系统 | 第50-54页 |
| ·非线性α阶逆系统存在的条件 | 第50-53页 |
| ·基于 LS-SVM的α阶逆系统 | 第53-54页 |
| ·基于逆系统方法的非线性自适应逆控制研究 | 第54-57页 |
| ·仿真试验 | 第57-65页 |
| ·仿真对象介绍 | 第57-58页 |
| ·LS-SVM建立α阶逆模型试验 | 第58-61页 |
| ·消噪仿真试验 | 第61-63页 |
| ·解耦控制仿真试验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于混合网络的非线性自适应逆控制研究 | 第67-91页 |
| ·B样条网络 | 第67-72页 |
| ·样条函数 | 第67-69页 |
| ·B样条网络 | 第69-72页 |
| ·对角递归网络 | 第72-73页 |
| ·混合网络建模 | 第73-78页 |
| ·混合网络建模结构 | 第73-75页 |
| ·混合网络建模算法 | 第75-78页 |
| ·基于混合网络的非线性自适应逆控制 | 第78-80页 |
| ·仿真试验 | 第80-89页 |
| ·混合网络建模仿真试验 | 第80-83页 |
| ·非线性静态部分逆仿真试验 | 第83-86页 |
| ·线性动态部分逆仿真试验 | 第86-87页 |
| ·系统消噪控制仿真试验 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 基于分离模型的非线性控制系统研究 | 第91-105页 |
| ·基于分离方法的非线性数学模型 | 第91-94页 |
| ·Hammerstein模型及其辨识 | 第92页 |
| ·Wiener模型及其辨识 | 第92-94页 |
| ·基于分离模型的非线性自适应逆控制 | 第94-95页 |
| ·仿真试验 | 第95-103页 |
| ·辨识非线性系统的非线性静态部分N | 第96-97页 |
| ·辨识非线性系统的动态模型部分L | 第97-100页 |
| ·非线性系统消噪控制仿真试验 | 第100-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 结束语 | 第105-109页 |
| 参考文献 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第113-115页 |
| 作者及导师简介 | 第115-116页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第116-117页 |
