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基于小波神经网络交流位置伺服系统的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-11页
1 绪论第11-15页
   ·课题背景第11-12页
   ·交流伺服系统第12页
   ·伺服系统的控制方式第12-13页
   ·论文的主要内容第13-15页
2 系统半实物仿真实验平台综述第15-23页
   ·引言第15页
   ·实验平台硬件介绍第15-17页
     ·主要用途和功能第15页
     ·实验平台的工作原理第15-17页
   ·实验平台硬件介绍第17-22页
     ·控制计算机和数据采集卡第17页
     ·旋转变压器与轴角编码器第17-20页
     ·伺服放大器第20页
     ·减速箱第20-21页
     ·负载加载装置第21页
     ·交流调速系统第21-22页
   ·本章小结第22-23页
3 小波神经网络第23-34页
   ·神经网络基础知识第23-26页
     ·人工神经元模型第23-24页
     ·神经网络拓扑结构第24-25页
     ·神经网络的学习第25-26页
   ·小波分析第26-30页
     ·连续小波变换第26-27页
     ·几种常用小波第27-30页
   ·小波神经网络原理及实现第30-33页
     ·小波神经网络的基本思路第30页
     ·小波神经网络的结构形式第30-31页
     ·小波神经网络的学习算法第31-32页
     ·隐层节点数的选择第32页
     ·小波函数的选择第32页
     ·权值的初始化第32-33页
   ·本章小结第33-34页
4 交流伺服系统的辨识第34-47页
   ·系统辨识的概念第34-35页
     ·系统辨识的内容第34页
     ·系统辨识的流程第34-35页
   ·辨识的数据与预处理第35-38页
     ·辨识的数据第35-36页
     ·辨识数据的预处理第36-38页
   ·基于BP神经网络的系统辨识第38-41页
     ·BP神经网络算法第39页
     ·Levenberg-Marquardt(LM)算法第39-41页
   ·GA-BP神经网络系统辨识第41-45页
     ·GA-BP算法的系统辨识方案第42-44页
     ·GA-BP神经网络系统辨识仿真第44-45页
   ·两种辨识方法比较第45-46页
   ·本章小结第46-47页
5 交流伺服系统控制器设计第47-60页
   ·自适应控制第47-48页
   ·神经网络控制第48-50页
   ·神经网络控制器设计第50-54页
     ·控制器结构设计第50-51页
     ·交流伺服系统描述第51-53页
     ·小波神经网络的确定第53-54页
   ·系统的仿真与分析第54-59页
   ·本章小结第59-60页
6 双DSP模块设计第60-75页
   ·双口RAM的设计第60-63页
     ·F28335的外部接口简介第60-61页
     ·CY7C028简介第61-62页
     ·双口RAM原理图设计第62页
     ·双口RAM软件设计第62-63页
   ·DAC的设计第63-66页
     ·F28335的SPI简介第63-64页
     ·DAC8564简介第64页
     ·DAC原理图设计第64-65页
     ·DAC软件设计第65-66页
   ·CAN设计第66-68页
     ·CAN简介第66页
     ·SN65HVD230简介第66页
     ·CAN原理图设计第66-67页
     ·CAN软件设计第67-68页
   ·I/O设计第68-71页
     ·I~2C简介第68页
     ·TCA6416A简介第68-69页
     ·I/O原理图设计第69-70页
     ·I/O软件设计第70-71页
   ·EEPROM设计第71-73页
     ·24LC256简介第71页
     ·EEPROM原理图设计第71-72页
     ·EEPROM软件设计第72-73页
   ·系统的实验与分析第73-74页
   ·本章小结第74-75页
7 结束语第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页
附录第80-82页

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