基于微粒群算法的滑模控制方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| ·滑模变结构控制简介 | 第7-11页 |
| ·滑模变结构的基本概念 | 第7-9页 |
| ·滑模变结构控制的数学描述 | 第9-10页 |
| ·滑动模态的存在和到达条件 | 第10-11页 |
| ·滑模控制系统中存在的抖振问题 | 第11-13页 |
| ·变结构控制理论的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 微粒群算法 | 第17-21页 |
| ·微粒群算法原理 | 第17页 |
| ·微粒群算法的流程 | 第17-18页 |
| ·微粒群算法的两种基本进化模型 | 第18-19页 |
| ·Gbest 模型(全局最好模型) | 第19页 |
| ·Lbest 模型(局部最好模型) | 第19页 |
| ·微粒群算法与遗传算法的比较 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于微粒群算法的模糊滑模控制 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·系统描述 | 第21-22页 |
| ·滑模控制器的设计 | 第22页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第22-25页 |
| ·仿真研究 | 第25-29页 |
| ·基于遗传算法的模糊滑模控制仿真 | 第25页 |
| ·基于微粒群算法的模糊滑模控制仿真 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于微粒群算法的模糊神经滑模控制 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·系统描述 | 第31-32页 |
| ·滑模控制器设计 | 第32-33页 |
| ·稳定性分析 | 第33-34页 |
| ·模糊神经网络滑模控制设计 | 第34-37页 |
| ·模糊神经网络的设计 | 第34-36页 |
| ·权值的在线调整 | 第36-37页 |
| ·仿真研究 | 第37-43页 |
| ·系统已知且不受外界干扰时的仿真曲线 | 第38页 |
| ·基于遗传算法的模糊神经滑模控制仿真 | 第38页 |
| ·基于微粒群算法的模糊神经滑模控制仿真 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于微粒群算法的模糊自适应滑模控制 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·系统描述 | 第45-46页 |
| ·常规滑模控制器的设计 | 第46-47页 |
| ·模糊自适应滑模控制器的设计 | 第47-48页 |
| ·稳定性分析 | 第48-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-54页 |
| ·基于遗传算法的模糊自适应滑模控制仿真 | 第50页 |
| ·基于微粒群算法的模糊自适应滑模控制仿真 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间已发表和完成的学术论文 | 第63-64页 |
