压电陶瓷机械特性建模与控制研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 压电陶瓷机械特性的研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 迟滞特性的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.2 蠕变特性的研究现状 | 第19页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第19-21页 |
| 2 压电陶瓷位移测量系统 | 第21-28页 |
| 2.1 系统设备搭建 | 第21-23页 |
| 2.1.1 系统的组成结构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 系统的测长原理 | 第22-23页 |
| 2.2 系统的软件设计 | 第23-27页 |
| 2.2.1 位移驱动程序设计 | 第24页 |
| 2.2.2 位移测量程序设计 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 压电陶瓷机械特性的实验测试 | 第28-37页 |
| 3.1 压电陶瓷驱动机理概述 | 第28-29页 |
| 3.2 迟滞特性的实验测试 | 第29-34页 |
| 3.2.1 静态迟滞特性的实验测试 | 第29-32页 |
| 3.2.2 动态迟滞特性的实验测试 | 第32-34页 |
| 3.3 蠕变特性的实验测试 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 迟滞逆状态的神经网络辨识 | 第37-55页 |
| 4.1 系统辨识 | 第37-38页 |
| 4.2 神经网络建模基础 | 第38-47页 |
| 4.2.1 人工神经元模型 | 第38-40页 |
| 4.2.2 神经元变换函数 | 第40-42页 |
| 4.2.3 神经网络结构类型 | 第42-43页 |
| 4.2.4 BP神经网络算法 | 第43-47页 |
| 4.3 迟滞逆状态的BP神经网络模型 | 第47-54页 |
| 4.3.1 模型数据采集与处理 | 第47-49页 |
| 4.3.2 多项式迟滞逆模型 | 第49-50页 |
| 4.3.3 BP神经网络逆模型 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 压电陶瓷机械特性控制实验 | 第55-72页 |
| 5.1 迟滞特性的控制实验 | 第55-70页 |
| 5.1.1 压电陶瓷迟滞控制算法 | 第55-57页 |
| 5.1.2 压电陶瓷迟滞控制程序设计 | 第57-58页 |
| 5.1.3 迟滞特性控制实验 | 第58-70页 |
| 5.2 蠕变特性的控制 | 第70-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 不足与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历 | 第77页 |
