| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 板球系统研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.2 蛙跳算法研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 板球系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 蛙跳算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容及创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本文研究成果 | 第16-18页 |
| 第2章 板球系统实验建模及定性分析 | 第18-26页 |
| 2.1 板球系统概述及建模假设 | 第18-19页 |
| 2.2 板球系统动力学分析 | 第19-22页 |
| 2.3 板球系统状态方程 | 第22-23页 |
| 2.3.1 角加速度控制量模型 | 第22页 |
| 2.3.2 角度控制量模型 | 第22-23页 |
| 2.4 完全线性化简化模型 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 优化视觉检测方法 | 第26-34页 |
| 3.1 视觉检测初始方法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 图像二值化 | 第26-27页 |
| 3.1.2 质心提取和小球定位 | 第27-28页 |
| 3.1.3 初始视觉检测方法的不足 | 第28-29页 |
| 3.2 视觉检测优化方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 图像平滑 | 第29-30页 |
| 3.2.2 Robert边缘检测 | 第30页 |
| 3.2.3 OTSU法图像二值化 | 第30-31页 |
| 3.2.4 改进——质心提取和小球定位 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 SFLA-PID参数自整定控制算法 | 第34-46页 |
| 4.1 蛙跳算法 | 第34-36页 |
| 4.1.1 文化基因传承 | 第34-35页 |
| 4.1.2 基本原理 | 第35页 |
| 4.1.3 基本步骤 | 第35-36页 |
| 4.2 PID控制算法 | 第36-37页 |
| 4.3 板球系统SFLA-PID控制 | 第37-42页 |
| 4.3.1 性能指标 | 第37-38页 |
| 4.3.2 控制流程 | 第38-41页 |
| 4.3.3 算法参数 | 第41-42页 |
| 4.3.4 控制参数 | 第42页 |
| 4.4 板球系统的SFLA-PID仿真实验 | 第42-45页 |
| 4.4.1 搭建仿真模型 | 第42-43页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小节 | 第45-46页 |
| 第5章 板球系统的SFLA-PID优化控制实验 | 第46-62页 |
| 5.1 一种新的评价指标——控制准确度 | 第46-47页 |
| 5.2 SFLA-PID、PID、FUZZY-PID定点控制结果对比 | 第47-57页 |
| 5.2.1 一次定点控制结果对比（无干扰） | 第48-51页 |
| 5.2.2 一次定点控制结果对比（增加干扰） | 第51-53页 |
| 5.2.3 多次定点控制结果汇总对比 | 第53-57页 |
| 5.3 SFLA-PID方法跟踪三角形曲线 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表文章 | 第70页 |