| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 液压测控技术简介 | 第10-11页 |
| 1.2 虚拟仪器技术简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 虚拟仪器的特点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 虚拟仪器的软件系统 | 第12-14页 |
| 1.3 电液比例技术简介 | 第14-16页 |
| 1.3.1 电液比例控制系统的构成 | 第14-15页 |
| 1.3.2 电液比例控制系统的特点 | 第15-16页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容和意义 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 课题研究意义 | 第16-18页 |
| 第二章 液压测控试验台硬件选型及测控需求分析 | 第18-30页 |
| 2.1 电液比例压力-流量实验台的概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 试验台的液压系统 | 第18页 |
| 2.1.2 试验台电气系统 | 第18-19页 |
| 2.2 电液比例泵控马达系统介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.1 泵控马达系统的原理 | 第19页 |
| 2.2.2 转速控制过程的实现 | 第19-21页 |
| 2.2.3 泵控马达转速控制系统测控要求 | 第21页 |
| 2.3 硬件选型的要求 | 第21-22页 |
| 2.4 传感器和信号调理 | 第22-24页 |
| 2.4.1 传感器的选择 | 第22-23页 |
| 2.4.2 信号调理 | 第23-24页 |
| 2.5 数据采集卡的选型与连接 | 第24-26页 |
| 2.5.1 采样定理 | 第24页 |
| 2.5.2 数据采集卡的选择 | 第24-25页 |
| 2.5.3 信号连接 | 第25-26页 |
| 2.6 模拟信号输出 | 第26-29页 |
| 2.6.1 模拟量输出卡选型 | 第27页 |
| 2.6.2 比例控制器的选择 | 第27-28页 |
| 2.6.3 模拟量输出卡的连接 | 第28-29页 |
| 2.7 测控系统硬件总线连接图 | 第29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 泵控马达系统建模 | 第30-43页 |
| 3.1 泵控马达建模 | 第30-38页 |
| 3.1.1 变量泵排量调节机构建模 | 第30-36页 |
| 3.1.2 泵控马达回路方程 | 第36-38页 |
| 3.2 速度传感器数学模型的建立 | 第38页 |
| 3.3 系统模型方框图 | 第38-39页 |
| 3.4 参数确定 | 第39-41页 |
| 3.4.1 比例放大器增益K? | 第39-40页 |
| 3.4.2 比例阀的增益系数bvK | 第40页 |
| 3.4.3 流量增益qK | 第40页 |
| 3.4.4 活塞斜盘倾角传递函数?K | 第40页 |
| 3.4.5 泵-马达的特征参数计算 | 第40-41页 |
| 3.4.6 速度传感器增益 | 第41页 |
| 3.5 系统稳定性判断 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 泵控马达系统仿真 | 第43-58页 |
| 4.1 常规PID控制 | 第44-47页 |
| 4.1.1 PID控制原理 | 第44-45页 |
| 4.1.2 数字PID控制 | 第45-47页 |
| 4.2 PID控制技术的改进 | 第47-48页 |
| 4.3 神经网络控制 | 第48-53页 |
| 4.3.1 神经网络PID控制原理简介 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于RBF神经网络PID控制算法 | 第49-53页 |
| 4.4 系统的仿真 | 第53-57页 |
| 4.4.1 基于RBF神经网络PID控制的仿真模型建立 | 第53-54页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于LabVIEW的测控系统设计 | 第58-72页 |
| 5.1 测控方案设计 | 第58-60页 |
| 5.1.1 LabVIEW测控系统介绍 | 第58页 |
| 5.1.2 基于LabVIEW的试验台测控方案设计 | 第58-60页 |
| 5.2 基于LabVIEW的数据采集模块 | 第60-63页 |
| 5.2.1 数据采集卡与LabVIEW连接方法 | 第60页 |
| 5.2.2 在LabVIEW中的数据采集以及实时数据显示 | 第60-63页 |
| 5.3 LabVIEW数据管理 | 第63-67页 |
| 5.3.1 在LabVIEW中访问数据库的方式 | 第64页 |
| 5.3.2 数据保存 | 第64-65页 |
| 5.3.3 历史数据查询 | 第65-67页 |
| 5.4 控制信号输出 | 第67-71页 |
| 5.4.1 LabVIEW中RBF神经网络控制算法的实现方法 | 第67-68页 |
| 5.4.2 RBF控制算法在LabVIEW中实现方法 | 第68-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
