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抓斗挖泥船平挖智能PID控制策略与仿真研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-21页
    1.1 论文研究的课题来源第10页
    1.2 课题的背景及研究意义第10-12页
        1.2.1 挖泥船的发展趋势第10-11页
        1.2.2 国内挖泥船自动化水平低第11-12页
    1.3 国内外关键技术研究现状第12-19页
        1.3.1 抓斗平挖的运动学研究第12-14页
        1.3.2 模糊神经网络PID控制器的研究第14-17页
        1.3.3 Adams与Simulink联合仿真技术研究第17-19页
    1.4 论文的主要研究内容第19-21页
第2章 挖泥船控制器基础控制理论第21-33页
    2.1 控制器的模糊控制理论第21-25页
        2.1.1 模糊控制原理第21-22页
        2.1.2 模糊集合及隶属度函数第22-23页
        2.1.3 模糊规则及判决方法第23-25页
    2.2 控制器的神经网络理论第25-29页
        2.2.1 神经网络简介第25-26页
        2.2.2 神经网络结构的选择第26-27页
        2.2.3 前向型网络算法比较第27-29页
    2.3 模糊控制与RBF网络结构的融合第29-32页
        2.3.1 模糊系统与神经网络的比较第29-30页
        2.3.2 模糊神经网络结构的选取第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 挖泥船控制器模糊神经网络的设计第33-45页
    3.1 挖泥船智能控制器的控制策略第33-34页
        3.1.1 挖泥船抓斗平挖特性第33页
        3.1.2 挖泥船平挖控制器设计要求第33-34页
        3.1.3 挖泥船平挖控制器的控制方法第34页
    3.2 挖泥船平挖控制器模糊系统参数的确定第34-40页
        3.2.1 模糊神经网络输入输出的确定第34-36页
        3.2.2 输入输出变量的语言值域及相关隶属度函数的确定第36-38页
        3.2.3 建立模糊控制规则库第38-40页
    3.3 模糊神经网络的网络结构与学习算法第40-44页
        3.3.1 FANN控制器的结构第40-42页
        3.3.2 RBF自学习算法第42-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第4章 挖泥船平挖控制器的设计与MATLAB仿真第45-55页
    4.1 模糊神经网络控制器的训练第45-49页
        4.1.1 模糊神经网络的自学习算法编程第45页
        4.1.2 模糊神经网络参数的整定第45-49页
    4.2 抓斗平挖运动的数学模型第49-51页
        4.2.1 试验台抓斗模型第49-50页
        4.2.2 运动学方程的建立第50-51页
    4.3 平挖智能控制器的Simulink模型第51-54页
        4.3.1 Simulink简介第51页
        4.3.2 智能控制器在Simulink中的仿真第51-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第5章 MATLAB和ADAMS的抓斗运动联合仿真第55-69页
    5.1 联合仿真模型建立第55-59页
        5.1.1 软件介绍第55-56页
        5.1.2 抓斗ADAMS动力模型的建立第56-59页
        5.1.3 抓斗的Simulink控制模块的建立第59页
    5.2 MATLAB和ADAMS联合仿真第59-64页
        5.2.1 确定模型间的输入输出状态变量第59-61页
        5.2.2 建立关联并导出控制参数第61-64页
    5.3 联合仿真及结果分析第64-67页
        5.3.1 进行联合仿真第64-65页
        5.3.2 仿真结果分析第65-67页
    5.4 仿真结果与试验验证第67-68页
        5.4.1 试验方案第67页
        5.4.2 试验结果与验证第67-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士期间发表的论文与科研成果第75-76页
附录 模糊神经网络算法程序第76-81页

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