| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·振动主动控制研究现状 | 第9-11页 |
| ·振动主动控制律的研究 | 第11-12页 |
| ·电磁式执行器发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文的工作 | 第14-15页 |
| 第2章 共振式电磁执行器的设计 | 第15-25页 |
| ·惯性式作动器动力学分析 | 第15-17页 |
| ·共振式电磁作动器磁路的设计 | 第17-22页 |
| ·作动器磁路材料选取 | 第17页 |
| ·作动器磁路特性仿真研究 | 第17-22页 |
| ·作动器结构刚度调节部分设计 | 第22页 |
| ·执行器样机整体结构的设计 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 电磁式执行器特性研究 | 第25-35页 |
| ·力锤敲击法测量固有特性 | 第25-28页 |
| ·实验仪器 | 第25页 |
| ·实验方案 | 第25-27页 |
| ·实验数据及结果分析 | 第27-28页 |
| ·共振式电磁执行器性能实验 | 第28-34页 |
| ·实验仪器 | 第28页 |
| ·实验方案 | 第28-29页 |
| ·实验数据及结果分析 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于神经网络误差通道辨识的滤波 x-LMS 算法及仿真 | 第35-52页 |
| ·滤波 x-LMS 算法 | 第35-38页 |
| ·单通道滤波 x-LMS 算法 | 第35-36页 |
| ·多通道滤波 x-LMS 算法 | 第36-38页 |
| ·BP 神经网络 | 第38-44页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第38页 |
| ·BP 学习算法与原理 | 第38-44页 |
| ·基于 BP 神经网络离线辨识的滤波 x-LMS 算法 | 第44-45页 |
| ·基于 BP 神经网络误差通道离线辨识的滤波 x-LMS 算法仿真 | 第45-50页 |
| ·BP 神经网络误差通道离线辨识仿真 | 第45-47页 |
| ·单通道滤波 x-LMS 算法仿真 | 第47-48页 |
| ·多通道滤波 x-LMS 算法仿真 | 第48-50页 |
| ·程序的编写及软件的调试 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于滤波 x-LMS 振动主动控制实验 | 第52-77页 |
| ·单通道振动主动控制实验 | 第52-62页 |
| ·LMS 离线辨识式误差通道 | 第53-58页 |
| ·神经网络离线辨识式误差通道 | 第58-62页 |
| ·多通道振动主动控制实验 | 第62-72页 |
| ·不考虑耦合 LMS 离线辨识式误差通道 | 第63-67页 |
| ·考虑耦合 LMS 离线辨识式误差通道 | 第67-72页 |
| ·执行器调频振动主动控制实验 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
