基于自适应模糊控制绳索姿态调节系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 调节系统研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1.3 主要载荷姿态的研究现状分析 | 第12-16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 2 模糊神经网络系统的设计及性能分析 | 第18-25页 |
| 2.1 模糊逻辑的基本理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 模糊集合及其运算 | 第18-19页 |
| 2.1.2 模糊逻辑规则 | 第19-20页 |
| 2.1.3 模糊逻辑推理 | 第20-21页 |
| 2.2 模糊逻辑系统的基本结构 | 第21页 |
| 2.2.1 模糊系统的组成 | 第21页 |
| 2.3 神经网络控制理论 | 第21-23页 |
| 2.3.1 BP神经网络理论 | 第21-22页 |
| 2.3.2 BP网络学习算法的计算步骤 | 第22-23页 |
| 2.4 自适应模糊控制的发展和优势 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 系统模型分析及算法设计 | 第25-41页 |
| 3.1 样机结构设计 | 第25-26页 |
| 3.2 样机建模分析 | 第26-27页 |
| 3.3 二维子系统模型分析 | 第27-33页 |
| 3.3.1 二维子系统数学建模 | 第27-28页 |
| 3.3.2 二维系统中遗传算法分析 | 第28-31页 |
| 3.3.3 模型特性分析 | 第31-33页 |
| 3.4 自适应模糊控制器的设计 | 第33-35页 |
| 3.5 自适应模糊控制器的训练过程 | 第35-38页 |
| 3.5.1 最小二乘法算法及在本例应用 | 第36页 |
| 3.5.2 BP神经网络算法的运用 | 第36-38页 |
| 3.6 综合控制策略的提出 | 第38-40页 |
| 3.7 本章总结 | 第40-41页 |
| 4 系统软硬件设计 | 第41-57页 |
| 4.1 主控制器简介 | 第41-44页 |
| 4.2 MPU-6050倾角传感器 | 第44-46页 |
| 4.3 电机模块 | 第46-49页 |
| 4.3.1 步进电机驱动TB | 第46-47页 |
| 4.3.2 两相四线步进电机 | 第47-48页 |
| 4.3.3 步进电机的驱动方法 | 第48-49页 |
| 4.4 双轴数字型倾角传感器SCA126T- | 第49-50页 |
| 4.4.1 产品主要特征 | 第49页 |
| 4.4.2 产品在本设计中的应用 | 第49-50页 |
| 4.5 系统软件设计 | 第50-54页 |
| 4.5.1 软件编程环境—KeiluVision | 第50页 |
| 4.5.2 嵌入式软件实现 | 第50-54页 |
| 4.6 上位机设计 | 第54-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 算法仿真及现场验证 | 第57-67页 |
| 5.1 MATLAB算法训练仿真 | 第57-62页 |
| 5.2 小型实验验证 | 第62-65页 |
| 5.2.1 空载系统归零 | 第63页 |
| 5.2.2 放入载荷的水平调节 | 第63-64页 |
| 5.2.3 扰动下的调节 | 第64-65页 |
| 5.2.4 放入载荷的任意姿态调节 | 第65页 |
| 5.3 误差分析 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
