光栅刻划机系统辨识及温度影响研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·光栅刻划机研究现状 | 第17-20页 |
| ·超精密定位研究现状 | 第20-28页 |
| ·弹性变形驱动 | 第21-24页 |
| ·摩擦驱动 | 第24-26页 |
| ·尺蠖驱动定位 | 第26-28页 |
| ·精密系统温度影响研究现状 | 第28-29页 |
| ·本文主要研究内容 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第2章 光栅刻划机系统介绍 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·光栅刻划机总体构成 | 第32-33页 |
| ·定位系统介绍 | 第33-36页 |
| ·粗定位系统 | 第33-35页 |
| ·精定位系统 | 第35-36页 |
| ·刻划系统介绍 | 第36-37页 |
| ·测量系统 | 第37-38页 |
| ·光栅刻划机工作方式 | 第38-40页 |
| ·间歇式工作方式 | 第38-39页 |
| ·连续式工作方式 | 第39-40页 |
| ·定位系统实验 | 第40-47页 |
| ·大行程步进实验 | 第40-45页 |
| ·小行程步进实验 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 光栅刻划机系统建模及其特性研究 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·光栅刻划机参数化建模 | 第49-51页 |
| ·Pro/Engineering建模原理 | 第50页 |
| ·模型建立 | 第50-51页 |
| ·基于参数化模型的特性分析 | 第51-57页 |
| ·工作台及复合刀架模态分析 | 第52-55页 |
| ·导轨变形特性分析 | 第55-57页 |
| ·粗定位系统理论模型 | 第57-65页 |
| ·粗定位系统模型简化 | 第58-60页 |
| ·粗定位系统动力学分析 | 第60-62页 |
| ·粗定位系统状态方程建立 | 第62-65页 |
| ·精定位系统理论模型 | 第65-69页 |
| ·精定位系统模型简化 | 第65-66页 |
| ·运动微分方程建立 | 第66-67页 |
| ·系统状态方程建立 | 第67-68页 |
| ·系统特性分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第4章 光栅刻划机定位系统辨识方法研究 | 第71-87页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·系统辨识基本过程 | 第71-72页 |
| ·辨识方法 | 第72-80页 |
| ·辨识模型选择 | 第72-73页 |
| ·数据预处理 | 第73-76页 |
| ·参数辨识方法 | 第76-80页 |
| ·系统辨识结果 | 第80-84页 |
| ·基于ARX模型的参数辨识 | 第80-81页 |
| ·基于理论模型的参数辨识 | 第81-84页 |
| ·辨识结果对比分析 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 环境温度变化对光栅刻划机定位精度影响研究 | 第87-115页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·温度影响有限元分析 | 第88-92页 |
| ·有限元分析软件 | 第88-90页 |
| ·工作台热变形分析 | 第90-92页 |
| ·温度-误差数据建模 | 第92-96页 |
| ·基于遗传算法神经网络的参数拟合 | 第96-104页 |
| ·遗传算法流程 | 第96-99页 |
| ·遗传算法参数优化 | 第99-102页 |
| ·多项式参数优化 | 第102-104页 |
| ·基于广义回归神经网络的参数拟合 | 第104-108页 |
| ·广义回归神经网络 | 第104-107页 |
| ·广义回归神经网络拟合 | 第107-108页 |
| ·温度补偿系统 | 第108-114页 |
| ·定常PID控制算法 | 第109-112页 |
| ·单神经元PID控制算法 | 第112-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第6章 总结和展望 | 第115-121页 |
| ·论文总结 | 第115-116页 |
| ·文章中的创新点 | 第116-117页 |
| ·未来展望 | 第117-121页 |
| 参考文献 | 第121-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第129页 |
