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云台稳定系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-14页
    1.1 课题背景第9页
    1.2 课题目的第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
        1.3.1 国内外无人机现状第10-11页
        1.3.2 国内外无人机用云台系统现状第11-12页
    1.4 本文主要内容第12-14页
2 云台稳定系统架构及运行原理第14-19页
    2.1 增稳云台的结构第14-16页
    2.2 云台系统控制模型第16-17页
    2.3 云台控制中的干扰因素第17-18页
    2.4 小结第18-19页
3 云台系统运动检测与姿态解算第19-26页
    3.1 参考坐标系第19-20页
    3.2 欧拉角与四元数第20-24页
        3.2.1 欧拉角第20-22页
        3.2.2 四元数第22-24页
    3.3 姿态传感器及选型第24页
    3.4 基于DMP(Digital Motion Processing)的姿态解算第24-25页
    3.5 小结第25-26页
4 基于磁场定向控制的永磁同步电机控制理论第26-46页
    4.1 基于永磁同步电机的伺服驱动系统第26-27页
    4.2 永磁同步电机运行原理及数学模型第27-33页
        4.2.1 永磁同步电机的运行原理第27-29页
        4.2.2 永磁同步电机常用坐标系第29-30页
        4.2.3 永磁同步电机的数学模型第30-33页
    4.3 永磁同步电机磁场定向控制第33-38页
        4.3.1 磁场定向控制的基本原理第33-36页
        4.3.2 磁场定向控制中的坐标变换第36-38页
    4.4 电压空间矢量脉宽调制技术第38-45页
        4.4.1 SVPWM的基本原理第39-41页
        4.4.2 SVPWM法则推导第41-43页
        4.4.3 SVPWM控制算法第43-45页
    4.5 小结第45-46页
5 基于小波网络的永磁同步电机无传感器位置估算第46-56页
    5.1 位置估算原理第46-47页
    5.2 小波和小波网络第47-49页
        5.2.1 小波变换第47-48页
        5.2.2 小波神经网络第48-49页
    5.3小波网络的设计和训练第49-53页
        5.3.1 网络结构第49-50页
        5.3.2 网络函数初始化第50-51页
        5.3.3 网络训练法第51-53页
    5.4 无传感器位置估算仿真第53-55页
        5.4.1 小波神经网络训练第53-54页
        5.4.2 仿真结果第54-55页
    5.5 小结第55-56页
6 基于STM32F103的增稳云台系统设计与调试第56-68页
    6.1 系统总体方案设计第56-57页
        6.1.1 增稳云台框架方案概述第56页
        6.1.2 增稳云台控制器方案概述第56-57页
    6.2 硬件设计第57-61页
        6.2.1 主控模块硬件设计第57-58页
        6.2.2 运动检测模块设计第58-59页
        6.2.3 电机驱动模块设计第59-60页
        6.2.4 编码器模块设计第60-61页
    6.3 软件功能模块设计第61-64页
        6.3.1 主程序设计第61-62页
        6.3.2 姿态解算模块设计第62-63页
        6.3.3 电机驱动模块设计第63-64页
        6.3.4 控制模块程序设计第64页
    6.4 调试与实验第64-67页
        6.4.1 样机制作第64-65页
        6.4.2 姿态解算模块调试与验证第65页
        6.4.3 电机驱动模块第65-66页
        6.4.4 整体测试第66-67页
    6.5 小结第67-68页
7 总结与展望第68-70页
    7.1 研究总结第68-69页
    7.2 课题展望第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第74-75页
致谢第75-77页

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