| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 数控高速冲床液压系统研究现状及发展趋势 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.3 智能控制理论与应用 | 第18-19页 |
| 1.3.1 智能控制的发展 | 第18-19页 |
| 1.3.2 云模型在智能控制的应用 | 第19页 |
| 1.4 课题的提出和主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.1 课题的提出 | 第19-20页 |
| 1.4.2 课题的主要研究内容 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第2章 数控冲床液压系统建模 | 第22-42页 |
| 2.1 数控冲床的结构及液压系统工作原理 | 第22-27页 |
| 2.1.1 数控冲床的结构 | 第22-24页 |
| 2.1.2 液压系统结构 | 第24-25页 |
| 2.1.3 液压系统工作原理 | 第25-27页 |
| 2.2 阀控非对称缸数学模型 | 第27-36页 |
| 2.2.1 液压缸负载压力—流量方程 | 第28-29页 |
| 2.2.2 伺服阀流量特性方程 | 第29-32页 |
| 2.2.3 液压缸流量连续性方程 | 第32-33页 |
| 2.2.4 油缸与负载间的力平衡方程 | 第33-34页 |
| 2.2.5 阀控缸的数学模型 | 第34-36页 |
| 2.3 伺服阀数学模型 | 第36-37页 |
| 2.4 位移传感器数学模型 | 第37页 |
| 2.5 比例放大器的数学模型 | 第37-38页 |
| 2.6 数控转塔冲床液压系统的数学模型 | 第38页 |
| 2.7 液压系统相关参数的分析与确定 | 第38-41页 |
| 2.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 云模型理论 | 第42-50页 |
| 3.1 云模型概念 | 第42-45页 |
| 3.1.1 云模型的基本定义 | 第42-43页 |
| 3.1.2 云模型的数字特征 | 第43-44页 |
| 3.1.3 云模型的3En规则 | 第44-45页 |
| 3.2 云模型发生器 | 第45-47页 |
| 3.2.1 正向云模型发生器 | 第45-46页 |
| 3.2.2 逆向云模型发生器 | 第46页 |
| 3.2.3 条件云模型发生器 | 第46-47页 |
| 3.3 云模型的推理规则 | 第47-49页 |
| 3.3.1 单输入单规则推理 | 第48页 |
| 3.3.2 双输入单规则推理 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 数控冲床液压系统的云模型控制器研究 | 第50-66页 |
| 4.1 PID控制器设计 | 第50-55页 |
| 4.1.1 PID控制理论 | 第50-51页 |
| 4.1.2 数字PID控制算法 | 第51-53页 |
| 4.1.3 PID控制系统仿真 | 第53-55页 |
| 4.2 液压系统一维云模型控制器设计 | 第55-59页 |
| 4.2.1 一维云模型控制器设计 | 第55-58页 |
| 4.2.2 基于一维云模型的液压系统仿真 | 第58-59页 |
| 4.3 液压系统一维复合云模型控制器 | 第59-64页 |
| 4.3.1 一维复合云模型控制器设计 | 第59-62页 |
| 4.3.2 基于一维复合云模型的系统仿真 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 非线性下的二维云模型PID参数自整定控制器 | 第66-78页 |
| 5.1 非线性因素下的仿真研究 | 第66-69页 |
| 5.2 二维云模型PID参数自整定控制器 | 第69-77页 |
| 5.2.1 二维云模型PID参数自整定控制器原理 | 第69-70页 |
| 5.2.2 二维云模型的实现 | 第70-71页 |
| 5.2.3 二维云模型PID参数自整定控制器设计 | 第71-75页 |
| 5.2.4 二维云模型PID参数自整定控制仿真 | 第75-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及科研成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |