| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·电动负载模拟器国内外控制方法研究 | 第14-16页 |
| ·传统控制方法研究 | 第14-15页 |
| ·智能控制方法研究 | 第15-16页 |
| ·电动负载模拟器的技术难点分析 | 第16-17页 |
| ·论文研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 电动负载模拟器系统数学建模与 PID 控制研究 | 第19-29页 |
| ·电动负载模拟器系统的组成及工作原理 | 第19-20页 |
| ·电动负载模拟器的数学模型 | 第20-24页 |
| ·永磁同步电动机的数学模型的建立 | 第21-23页 |
| ·扭矩传感器数学模型建立 | 第23页 |
| ·系统数学模型建立 | 第23-24页 |
| ·多余力矩的仿真分析 | 第24-25页 |
| ·负载模拟器多余力矩速度前馈补偿控制与仿真 | 第25-28页 |
| ·基于 PID 控制的多余力矩速度前馈补偿控制系统设计 | 第25-26页 |
| ·基于 PID 控制的多余力矩速度前馈补偿仿真分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 混沌神经网络研究分析 | 第29-43页 |
| ·混沌动力学基础及仿真分析 | 第29-38页 |
| ·混沌的定义及其基本性质描述 | 第29-32页 |
| ·典型混沌系统的仿真分析 | 第32-35页 |
| ·Lyapunov 指数和测度熵的仿真分析 | 第35-38页 |
| ·Hopfield 神经网络模型的建立 | 第38-39页 |
| ·离散时间 Hopf1eId 神经网络的建立 | 第38-39页 |
| ·连续 Hopfield 神经网络模型的建立 | 第39页 |
| ·混沌神经元模型的建立及仿真分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于混沌神经网络的电动负载模拟器控制 | 第43-57页 |
| ·混沌神经网络模型的建立及仿真分析 | 第43-47页 |
| ·基于退火策略的混沌神经网络模型的建立 | 第43-44页 |
| ·基于退火策略的混沌神经网络特性仿真分析 | 第44-47页 |
| ·基于 ACNN 网络的 PI 控制器设计 | 第47-50页 |
| ·基于 ACNN 网络的 PI 控制器结构设计 | 第47-48页 |
| ·控制算法流程设计 | 第48-49页 |
| ·网络权值和阈值计算 | 第49-50页 |
| ·电动负载模拟器系统仿真分析 | 第50-56页 |
| ·ACNN 网络寻优 PI 控制参数的仿真分析 | 第50-52页 |
| ·电动负载模拟器控制系统的仿真分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 电动负载模拟器系统设计与实现 | 第57-67页 |
| ·电动负载模拟器系统组成单元选型 | 第57-58页 |
| ·执行机构选取 | 第57页 |
| ·伺服驱动元器件选取 | 第57-58页 |
| ·角位移传感器的选取 | 第58页 |
| ·扭矩传感器选取 | 第58页 |
| ·控制计算机选取 | 第58页 |
| ·电动负载模拟器硬件模块设计 | 第58-62页 |
| ·电平转换模块设计 | 第58-59页 |
| ·A/D 转换模块设计 | 第59-60页 |
| ·D/A 转换模块设计 | 第60-61页 |
| ·测速电路的设计 | 第61-62页 |
| ·电动负载模拟器系统软件设计 | 第62-63页 |
| ·电动负载模拟器系统实现 | 第63-66页 |
| ·A/D 与 D/A 转换电路实现 | 第63-64页 |
| ·测速环节实现 | 第64-65页 |
| ·系统软件实现 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文主要结论 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |
