| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景与选题来源 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 选题来源 | 第12页 |
| 1.2 压电陶瓷执行器性能分析 | 第12-14页 |
| 1.2.1 压电效应 | 第12-13页 |
| 1.2.2 压电陶瓷执行器特性 | 第13-14页 |
| 1.2.3 压电陶瓷执行器研究存在的主要问题 | 第14页 |
| 1.3 压电陶瓷执行器迟滞建模与控制方法研究现状 | 第14-21页 |
| 1.3.1 压电陶瓷执行器迟滞模型 | 第15-18页 |
| 1.3.2 压电陶瓷执行器控制方案 | 第18-20页 |
| 1.3.3 压电陶瓷执行器控制方法研究成果 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的研究目的与内容 | 第21-25页 |
| 1.4.1 论文的研究目的 | 第21-22页 |
| 1.4.2 论文的研究内容及技术路线 | 第22-25页 |
| 第2章 基于改进 KP 模型的压电陶瓷执行器迟滞模型 | 第25-39页 |
| 2.1 改进的 KP 迟滞模型 | 第25-28页 |
| 2.1.1 经典 KP 迟滞模型 | 第25-26页 |
| 2.1.2 KP 迟滞模型的改进 | 第26-28页 |
| 2.2 基于粒子群算法建立压电陶瓷执行器迟滞模型 | 第28-33页 |
| 2.2.1 粒子群算法辨识 KP 迟滞模型的密度函数思想 | 第29-31页 |
| 2.2.2 基于粒子群算法辨识的仿真结果与分析 | 第31-33页 |
| 2.3 基于线性 DTNN 算法建立压电陶瓷执行器迟滞模型 | 第33-37页 |
| 2.3.1 线性 DTNN 算法辨识 KP 迟滞模型的密度函数思想 | 第33-35页 |
| 2.3.2 基于线性 DTNN 算法辨识的仿真结果与分析 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 压电陶瓷执行器前馈控制与复合控制方案设计 | 第39-53页 |
| 3.1 压电陶瓷执行器迟滞逆模型的建立 | 第39-43页 |
| 3.1.1 基于 GRNN 建立逆模型的建模思想 | 第39-41页 |
| 3.1.2 基于 GRNN 建立逆模型的仿真结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.2 压电陶瓷执行器前馈控制方案 | 第43-46页 |
| 3.2.1 前馈控制方案设计思想 | 第43-44页 |
| 3.2.2 前馈控制方案的仿真结果与分析 | 第44-46页 |
| 3.3 基于遗传算法整定 PID 控制器参数的复合控制方案 | 第46-50页 |
| 3.3.1 基于遗传算法的复合控制方案设计思想 | 第46-49页 |
| 3.3.2 基于遗传算法的复合控制方案的仿真结果与分析 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-53页 |
| 第4章 压电陶瓷执行器的双闭环复合控制方案设计 | 第53-63页 |
| 4.1 压电陶瓷执行器神经网络 PID 复合控制方案 | 第53-57页 |
| 4.1.1 神经网络 PID 复合控制方案设计思想 | 第53-56页 |
| 4.1.2 神经网络 PID 复合控制方案的仿真结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.2 双闭环复合控制方案 | 第57-60页 |
| 4.2.1 双闭环复合控制方案设计思想 | 第57-59页 |
| 4.2.2 双闭环复合控制方案的仿真结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-63页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 作者简介及硕士期间的科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
