| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·倒立摆研究意义 | 第7页 |
| ·国内外研究情况简介 | 第7-9页 |
| ·研究使倒立摆稳定的控制器 | 第7-9页 |
| ·倒立摆自起摆 | 第9页 |
| ·论文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 倒立摆系统建模和定性分析 | 第11-27页 |
| ·倒立摆系统特性分析 | 第11-12页 |
| ·倒立摆系统数学模型 | 第12-23页 |
| ·一级倒立摆系统数学模型 | 第12-16页 |
| ·二级倒立摆系统数学模型 | 第16-23页 |
| ·倒立摆系统的定性分析 | 第23-25页 |
| ·相关定理简介 | 第23-24页 |
| ·一级倒立摆系统定性分析 | 第24页 |
| ·二级倒立摆系统定性分析 | 第24-25页 |
| ·状态反馈矩阵 k 的计算 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 模糊控制方法研究 | 第27-37页 |
| ·模糊控制理论简介 | 第27-29页 |
| ·模糊控制系统组成 | 第27-28页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第28-29页 |
| ·倒立摆的模糊控制方法简介 | 第29-30页 |
| ·融合技术和融合函数 | 第30-32页 |
| ·融合技术 | 第30页 |
| ·融合函数设计 | 第30-32页 |
| ·模糊控制器设计 | 第32-34页 |
| ·论域及基本论域 | 第32页 |
| ·隶属度函数 | 第32-33页 |
| ·模糊规则 | 第33页 |
| ·去模糊化 | 第33-34页 |
| ·量化因子比例因子对模糊控制器性能的影响 | 第34-36页 |
| ·量化因子和比例因子 | 第34-35页 |
| ·量化因子及比例因子的选择 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于T-S模型的模糊神经网络 | 第37-45页 |
| ·模糊系统的 Takagi-Sugeno 模型 | 第37-39页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第39-40页 |
| ·S-T模糊神经网络学习算法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 倒立摆系统的仿真研究 | 第45-55页 |
| ·倒立摆模糊控制系统仿真 | 第45-49页 |
| ·一级倒立摆系统仿真图 | 第45-47页 |
| ·二级倒立摆模糊控制系统仿真 | 第47-49页 |
| ·基于最优控制和自适应神经网络模糊控制的一级倒立摆仿真 | 第49-54页 |
| ·样本数据 | 第49-50页 |
| ·自适应模糊神经网络控制器 | 第50-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 倒立摆实物控制 | 第55-63页 |
| ·倒立摆实物系统简介 | 第55-56页 |
| ·倒立摆控制软件 | 第56-59页 |
| ·倒立摆实时控制结果 | 第59-62页 |
| ·一级倒立摆实验结果 | 第59-61页 |
| ·二级倒立摆实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |