| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·非线性系统简述 | 第8-9页 |
| ·球杆系统的主要控制方法综述 | 第9-13页 |
| ·传统的控制方法 | 第10页 |
| ·微分几何控制方法 | 第10-11页 |
| ·变结构控制 | 第11页 |
| ·逆系统法 | 第11-12页 |
| ·反步设计法 | 第12页 |
| ·智能控制方法 | 第12-13页 |
| ·神经网络控制 | 第13-15页 |
| ·球杆控制系统的研究现状与研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 球杆系统的组成及建模 | 第18-26页 |
| ·球杆系统的主要组成部分 | 第18-21页 |
| ·机械部分 | 第19-21页 |
| ·智能伺服驱动 | 第21页 |
| ·球杆系统的机械模型 | 第21-22页 |
| ·球杆系统的电气模型 | 第22-26页 |
| 第三章 球杆系统传统控制方法 | 第26-32页 |
| ·球杆系统的控制流程 | 第26-27页 |
| ·传统PID 控制 | 第27-32页 |
| 第四章 球杆系统单神经元控制的研究 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·单神经元模型 | 第32-37页 |
| ·生物神经元模型 | 第32-33页 |
| ·人工神经元模型 | 第33-35页 |
| ·神经元的学习 | 第35-37页 |
| ·球杆系统的单神经元PID 控制 | 第37-46页 |
| 第五章 RBF 神经网络控制 | 第46-56页 |
| ·RBF 神经网络 | 第46-47页 |
| ·RBF 神经网络结构及工作过程 | 第46-47页 |
| ·RBF 神经网络学习方法 | 第47页 |
| ·RBF 神经网络控制器的设计 | 第47-56页 |
| 第六章 基于RBF 神经网络在线辨识的神经网络控制方法 | 第56-64页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·基于RBF 神经网络在线辨识的神经网络控制器设计 | 第56-64页 |
| 第七章 结束语 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-73页 |