某型布雷武器交流伺服系统控制器研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 图表目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| ·交流伺服系统概述 | 第10-11页 |
| ·智能控制概述 | 第11-13页 |
| ·智能控制方法及其应用 | 第13页 |
| ·本文的主要工作及研究内容 | 第13-15页 |
| 2 系统半实物仿真实验平台综述 | 第15-22页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·实验平台系统的设计 | 第15-16页 |
| ·实验平台的功能及技术指标 | 第15页 |
| ·实验平台的系统原理 | 第15-16页 |
| ·实验平台硬件介绍 | 第16-21页 |
| ·控制计算机和数据采集卡 | 第17页 |
| ·旋转变压器与RDC轴角转换器 | 第17-20页 |
| ·伺服放大器 | 第20页 |
| ·减速箱 | 第20页 |
| ·负载加载装置 | 第20-21页 |
| ·交流调速系统 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 神经网络简介 | 第22-27页 |
| ·神经网络基础知识 | 第22-24页 |
| ·神经元模型 | 第22-23页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第23页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第23-24页 |
| ·神经网络的特点及应用 | 第24页 |
| ·RBF神经网络 | 第24-26页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·RBF网络学习算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于RBF算法的系统辨识 | 第27-39页 |
| ·系统辨识的基础 | 第27-30页 |
| ·基础理论分析 | 第27-28页 |
| ·系统辨识的一般步骤 | 第28-30页 |
| ·辨识数据的获取及预处理 | 第30-33页 |
| ·确定输入信号 | 第30-31页 |
| ·辨识数据的获取 | 第31-32页 |
| ·辨识数据的处理 | 第32-33页 |
| ·RBF神经网络辨识 | 第33-38页 |
| ·RBF神经网络结构辨识 | 第33-34页 |
| ·改进的RBF学习算法 | 第34-36页 |
| ·仿真验证及分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 控制器设计 | 第39-58页 |
| ·经典PID控制器设计 | 第39-41页 |
| ·经典PID控制概述 | 第39-40页 |
| ·经典PID控制器参数整定 | 第40-41页 |
| ·神经网络自适应控制器设计 | 第41-45页 |
| ·自适应控制原理和结构 | 第41-43页 |
| ·神经网络自适应控制 | 第43-45页 |
| ·神经网络自校正控制器设计 | 第45-47页 |
| ·控制器结构设计 | 第46页 |
| ·控制器控制算法设计 | 第46-47页 |
| ·系统的仿真验证 | 第47-57页 |
| ·测试信号的选择 | 第48-49页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第49-57页 |
| ·实验结论 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
