高分辨力空间摄影相机像移补偿控制技术研究
| 第一章 概述 | 第1-29页 |
| 1．1 空间相机的特点及发展概况 | 第13-17页 |
| 1．1．1 空间相机的特点 | 第13-14页 |
| 1．1．2 空间相机的分类 | 第14页 |
| 1．1．3 国内外空间相机的发展概况 | 第14-17页 |
| 1．2 空间详查相机的特点 | 第17-18页 |
| 1．3 像移的产生因素及补偿方法 | 第18-21页 |
| 1．3．1 像移的产生因素 | 第18-19页 |
| 1．3．2 像移补偿方法 | 第19页 |
| 1．3．3 本文所述的像移补偿系统 | 第19-21页 |
| 1．4 现代控制理论及变负载力矩系统的控制 | 第21-28页 |
| 1．4．1 自适应控制 | 第21-24页 |
| 1．4．2 智能控制 | 第24-27页 |
| 1．4．3 变负载系统的控制方法 | 第27-28页 |
| 小结 | 第28-29页 |
| 第二章 像移速度计算及滤波处理 | 第29-37页 |
| 2．1 像移速度计算 | 第29-31页 |
| 2．2 像移速度的统计特性 | 第31-33页 |
| 2．3 像移速度滤波处理 | 第33-36页 |
| 2．3．1 数据预处理 | 第33-34页 |
| 2．3．2 滤波处理 | 第34-35页 |
| 2．3．3 野值剔除 | 第35-36页 |
| 小结 | 第36-37页 |
| 第三章 凸轮补偿机构的运动特性及稳速控制方案 | 第37-53页 |
| 3．1 凸轮补偿机构廓线方程 | 第38-39页 |
| 3．2 等效负载力矩 | 第39-41页 |
| 3．3 等效转动惯量 | 第41页 |
| 3．4 含有凸轮机构的机电系统仿真分析 | 第41-45页 |
| 3．4．1 机电系统模型 | 第41-42页 |
| 3．4．2 仿真程序设计 | 第42-43页 |
| 3．4．3 仿真结果 | 第43-45页 |
| 3．5 补偿机构的稳速控制方案 | 第45-52页 |
| 3．5．1 锁频稳速控制 | 第45-50页 |
| 3．5．2 复合补偿控制 | 第50-52页 |
| 小结 | 第52-53页 |
| 第四章 负载力矩的神经网络建模 | 第53-77页 |
| 4．1 神经网络的结构 | 第53-57页 |
| 4．1．1 神经元模型 | 第53-54页 |
| 4．1．2 神经网络的结构和工作过程 | 第54-55页 |
| 4．1．3 神经网络的学习 | 第55-57页 |
| 4．2 多层前馈神经网络逼近和推广能力 | 第57-62页 |
| 4．2．1 多层前馈神经网络函数逼近能力 | 第57-58页 |
| 4．2．2 多层前馈神经网络逼近函数的误差 | 第58-60页 |
| 4．2．3 前馈网络的推广能力 | 第60-62页 |
| 4．3 负载力矩的神经网络建模 | 第62-69页 |
| 4．3．1 负载力矩的测量 | 第62-65页 |
| 4．3．2 神经网络建模 | 第65-67页 |
| 4．3．3 神经网络学习 | 第67-69页 |
| 4．4 补偿机构在不同放置状态下的学习结果 | 第69-76页 |
| 小结 | 第76-77页 |
| 第五章 系统的实现及实验结果 | 第77-97页 |
| 5．1 像移补偿控制系统的组成及主要功能 | 第77-79页 |
| 5．2 系统软件设计 | 第79-81页 |
| 5．3 稳速控制实验 | 第81-85页 |
| 5．3．1 系统的阶跃响应 | 第82-83页 |
| 5．3．2 负载力矩补偿效果 | 第83-84页 |
| 5．3．3 正弦跟踪误差 | 第84-85页 |
| 5．4 稳速控制的等效像移 | 第85-96页 |
| 小结 | 第96-97页 |
| 第六章 机电系统总体补偿效果评价 | 第97-109页 |
| 6．1 直线位移测量系统设计 | 第97-99页 |
| 6．1．1 系统构成 | 第97页 |
| 6．1．2 采集控制卡 | 第97-99页 |
| 6．1．3 程序设计 | 第99页 |
| 6．2 像移补偿机构输出测量 | 第99-101页 |
| 6．3 机电总体补偿效果评价 | 第101-108页 |
| 小结 | 第108-109页 |
| 第七章 总结 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 作者简历 | 第120-121页 |
| 攻读博士期间论文发表情况 | 第121页 |
