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面向非线性特性的超精密平台辨识和控制方法

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 课题背景及意义第8-9页
    1.2 国内外发展现状第9-15页
        1.2.1 超精密运动平台发展现状第9-11页
        1.2.2 基于W-H结构模型的辨识与控制研究现状第11-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-17页
第2章 可变狭缝精密运动平台的系统组成第17-28页
    2.1 引言第17页
    2.2 扫描光刻机整体结构及可变狭缝运动平台功能概述第17-18页
    2.3 可变狭缝精密运动平台电控系统设计第18-19页
    2.4 可变狭缝精密运动平台机械系统设计第19-27页
        2.4.1 系统总体结构方案设计第19-20页
        2.4.2 系统振动性能分析第20-24页
        2.4.3 系统主要器件选型分析第24-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 典型单值非线性Wiener-Hammerstein系统辨识第28-48页
    3.1 引言第28页
    3.2 关键项分离原则第28-29页
    3.3 饱和非线性Wiener-Hammerstein系统辨识第29-37页
        3.3.1 饱和非线性Wiener–Hammerstein系统模型第30-31页
        3.3.2 基于一般递推算法的饱和非线性参数辨识第31-32页
        3.3.3 饱和非线性Wiener–Hammerstein系统辨识仿真第32-37页
    3.4 死区非线性Wiener-Hammerstein系统辨识第37-47页
        3.4.1 死区非线性Wiener-Hammerstein系统模型第38-40页
        3.4.2 基于一般递推算法的死区非线性参数辨识第40-42页
        3.4.3 死区非线性Wiener–Hammerstein系统辨识仿真第42-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 间隙非线性Wiener-Hammerstein系统辨识第48-63页
    4.1 引言第48页
    4.2 基本粒子群算法第48-51页
        4.2.1 粒子群算法基本原理第48-49页
        4.2.2 粒子群算法数学表示第49-51页
    4.3 改进的粒子群算法第51-53页
        4.3.1 惯性权重自适应调整方法第51-52页
        4.3.2 算法流程第52-53页
    4.4 间隙非线性Wiener-Hammerstein系统辨识第53-62页
        4.4.1 间隙非线性Wiener-Hammerstein系统模型第54-56页
        4.4.2 基于改进粒子群算法的间隙非线性参数辨识第56-60页
        4.4.3 间隙非线性Wiener-Hammerstein系统辨识仿真第60-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第5章 基于辨识模型的Wiener-Hammerstein系统控制第63-73页
    5.1 引言第63页
    5.2 内模控制原理第63-64页
    5.3 内模控制器设计第64-67页
        5.3.1 死区非线性Wiener-Hammerstein系统逆模型第64-65页
        5.3.2 死区非线性Wiener-Hammerstein系统内模控制器设计第65-67页
    5.4 内模控制仿真第67-72页
        5.4.1 算例设计第67-68页
        5.4.2 仿真验证第68-72页
    5.5 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士期间发表的学术论文及其他成果第78-80页
致谢第80页

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