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 |