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基于CMAC的多驱动系统协调控制

摘要第1-9页
 Abstract第9-11页
 致谢第11-18页
第一章 绪论第18-33页
   ·分布式运动控制系统组成和特点第19-23页
     ·典型的分布式运动控制系统—长距离钢芯带式输送机第19-20页
     ·带式输送机的协调控制问题第20-22页
     ·多机器人系统的协调控制问题第22-23页
   ·协调控制方法第23-26页
     ·基于规则的控制(Rule Based Control)第23-24页
     ·学习控制(Learning Control)第24-25页
     ·神经网络控制(NNC —Neural Network Control)第25-26页
   ·CMAC 的基础理论第26-31页
     ·CMAC 的特点第26页
     ·CMAC 的组成原理第26-29页
     ·CMAC 的发展与应用第29-31页
   ·论文内容安排和思路第31-33页
第二章 双CMAC 与P 复合的学习控制第33-44页
   ·基于CMAC 的学习控制结构第33-35页
     ·学习控制基本结构第33-34页
     ·CMAC+P 复合结构的学习控制第34-35页
   ·一种改进的CMAC+P 复合结构的学习控制第35-38页
     ·CMAC-M 的工作过程第36页
     ·CMAC-F 的工作过程第36-38页
   ·DCMAC+P 学习控制器应用于时变负载双伺服系统的协调控制第38-44页
     ·系统仿真模型第38-39页
     ·单个伺服系统的仿真第39页
     ·双伺服系统的协调控制第39-40页
     ·DCMAC+P 控制对跟踪速度的改善第40-41页
     ·分辨率对控制器性能的影响第41-44页
第三章 基于CMAC 的ASE/ACE 强化学习系统第44-55页
   ·传统ASE/ACE 方案第44-45页
   ·基于CMAC 的ASE/ACE 算法第45-49页
     ·ACE—CMAC 的工作过程第46页
     ·ASE—CMAC 的工作过程第46-47页
     ·基于CMAC 的ASE/ACE 算法的工作过程第47-48页
     ·基于CMAC 的ASE/ACE 算法的稳定性讨论第48-49页
   ·基于CMAC 的ASE/ACE 算法的仿真研究第49-55页
     ·CMAC 的编程第49-52页
     ·系统仿真模型及仿真结果第52-55页
第四章 应用研究1——机器人跟踪过程的协调控制第55-62页
   ·机器人的跟踪问题第55-56页
   ·几种跟踪控制算法第56-58页
     ·线性控制算法第56-57页
     ·双CMAC 控制方法第57页
     ·基于CMAC 的学习控制方法第57-58页
   ·基于CMAC 的ASE/ACE 跟踪算法及其仿真验证第58-62页
     ·基于CMAC 的ASE/ACE 算法要点第58页
     ·仿真模型及任务描述第58-60页
     ·仿真结果分析第60-62页
第五章 应用研究2—带式运输机的协调控制第62-92页
   ·带式输送机数学模型的研究第64-70页
     ·输送带的物理特性和有限元模型第64-67页
     ·基于有限元的输送带动力学方程第67-68页
     ·其它主要部件的数学模型第68-69页
     ·带式输送机的合成模型第69-70页
   ·带式运输机的多电机驱动子系统的分析第70-76页
     ·驱动子系统的模型第70-72页
     ·多驱动子系统功率不平衡的原因第72-74页
     ·多驱动子系统的控制结构第74-76页
   ·DCMAC+P 在三驱动系统功率平衡的应用研究第76-81页
     ·具有CMAC 环节的速度控制器第76-78页
     ·三驱动系统功率平衡的仿真研究第78-79页
     ·与模糊平衡法的对比第79-81页
   ·基于CMAC 的ASE/ACE 控制器的工程应用第81-87页
     ·常规控制的仿真分析第81-83页
     ·应用基于CMAC 的ASE/ACE 控制器的仿真分析第83-87页
   ·工程应用实践第87-92页
     ·荻港海螺原煤输送系统控制系统工程第87-89页
     ·应用工程2第89-92页
第六章 结论第92-95页
   ·有关分布式运动控制系统的讨论第92-94页
   ·需要进一步研究的问题第94-95页
参考文献第95-101页
攻读博士学位期间发表的论文第101-103页

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