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基于自构建神经网络高精度交流位置伺服系统研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第12-17页
    1.1 课题背景第12页
    1.2 伺服系统第12-14页
    1.3 交流伺服系统建模概述第14页
    1.4 交流伺服系统控制策略综述第14-15页
    1.5 本文主要内容第15-17页
2 舰载火箭炮交流伺服系统及数学模型第17-26页
    2.1 某舰载火箭炮交流伺服系统的组成第17页
    2.2 舰载火箭炮交流伺服系统半实物仿真平台装置第17-21页
        2.2.1 模拟负载位置测量模块第18-20页
        2.2.2 减速箱第20页
        2.2.3 模拟负载加载装置第20-21页
    2.3 舰载火箭炮交流伺服系统数学模型第21-25页
        2.3.1 PMSM教学模型第21-22页
        2.3.2 PMSM矢量控制分析第22-24页
        2.3.3 交流伺服系统数学模型第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 舰载火箭炮交流伺服系统辨识研究第26-48页
    3.1 系统辨识第26-27页
        3.1.1 系统辨识综述第26页
        3.1.2 系统辨识流程第26-27页
    3.2 辨识数据的获取与预处理第27-30页
        3.2.1 辨识数据第27-28页
        3.2.2 辨识数据的预处理第28-30页
    3.3 神经网络辨识基础知识第30-34页
        3.3.1 神经元模型第30-31页
        3.3.2 神经网络拓扑结构第31页
        3.3.3 神经网络学习第31-32页
        3.3.4 神经网络非线性辨识结构第32-34页
    3.4 基于RBF神经网络的系统辨识第34-38页
        3.4.1 RBF神经网络第34-35页
        3.4.2 RBF神经网络学习算法第35页
        3.4.3 RBF网络的辨识步骤和流程图第35-36页
        3.4.4 RBF神经网络辨识结果第36-38页
    3.5 基于自构建递归神经网络的系统模型辨识第38-47页
        3.5.1 非线性系统模型及系统辨识结构第38页
        3.5.2 基于自构建递归神经网络的系统辨识第38-41页
        3.5.3 自构建递归神经网络(SRNN)算法第41-43页
        3.5.4 自构建递归神经网络(SRNN)辨识步骤和流程图第43-44页
        3.5.5 自构建递归神经网络辨识研究第44-46页
        3.5.6 两种辨识结果比较第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
4 舰载火箭炮交流伺服系统控制策略研究第48-66页
    4.1 内模控制第48-52页
        4.1.1 IMC基本原理第48-50页
        4.1.2 IMC控制器设计第50-52页
    4.2 基于自构建递归神经网络的自适应内模控制第52-60页
        4.2.1 基于神经网络的自适应内模控制第53页
        4.2.2 基于SRNN网络的自适应内模控制结构第53-54页
        4.2.3 基于SRNN网络的内部模型(NNM)设计第54-56页
        4.2.4 基于SRNN网络的内模控制器(NNC)设计第56-58页
        4.2.5 SRNN控制器稳定性分析第58-60页
        4.2.6 滤波器设计第60页
    4.3 控制策略仿真研究第60-64页
        4.3.1 系统输入阶跃信号的结果与分析第61-63页
        4.3.2 系统输入正弦信号时的结果与分析第63-64页
    4.4 本章小结第64-66页
5 半实物仿真平台验证第66-76页
    5.1 交流伺服系统仿真实验平台系统组成第66-72页
        5.1.1 半实物仿真平台硬件组成第67-71页
        5.1.2 半实物仿真平台控制软件第71-72页
    5.2 半实物仿真结果和分析第72-75页
        5.2.1 交流伺服系统性能指标第72页
        5.2.2 阶跃响应实验第72-74页
        5.2.3 正弦跟踪实验第74-75页
    5.3 本章小结第75-76页
6 总结与展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
附录第83-85页

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