| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电液伺服系统的发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 智能控制在电液伺服系统中的应用 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 爆破扫雷器电液伺服系统介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 爆破扫雷器电液伺服系统的工作流程 | 第16页 |
| 2.2 系统硬件组成简述 | 第16-19页 |
| 2.3 系统工作原理介绍 | 第19-20页 |
| 2.4 爆破扫雷器系统发射装置介绍 | 第20-22页 |
| 2.4.1 火箭发射装置简介 | 第20页 |
| 2.4.2 剪式高低升降机构简介 | 第20-21页 |
| 2.4.3 射角与旋变值的关系 | 第21页 |
| 2.4.4 倾斜传感器、旋变值的标定 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于AMESim和Simulink软件的系统仿真建模 | 第23-29页 |
| 3.1 仿真软件介绍 | 第23-25页 |
| 3.1.1 AMESim软件介绍 | 第23页 |
| 3.1.2 Simulink软件介绍 | 第23-24页 |
| 3.1.3 联合仿真需要注意的几点介绍 | 第24-25页 |
| 3.2 爆破扫雷器系统模型的建立 | 第25-26页 |
| 3.3 爆破扫雷器系统传递函数的推导 | 第26-28页 |
| 3.3.1 伺服阀流量方程 | 第26-27页 |
| 3.3.2 液压缸流量方程 | 第27页 |
| 3.3.3 负载力与液压缸输出力平衡方程 | 第27-28页 |
| 3.3.4 爆破扫雷器系统的传递函数 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 爆破扫雷器电液伺服系统的辨识研究 | 第29-46页 |
| 4.1 系统辨识概述 | 第29-30页 |
| 4.1.1 系统辨识定义 | 第29页 |
| 4.1.2 系统辨识步骤 | 第29-30页 |
| 4.2 系统辨识数据的获取 | 第30-34页 |
| 4.2.1 激励信号的选取 | 第30-31页 |
| 4.2.2 辨识数据的获取 | 第31-34页 |
| 4.3 系统BP神经网络辨识 | 第34-40页 |
| 4.3.1 神经网络介绍 | 第34-36页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第36-38页 |
| 4.3.3 BP神经网络辨识研究 | 第38-40页 |
| 4.4 系统GA-BP神经网络辨识 | 第40-45页 |
| 4.4.1 遗传算法介绍 | 第40-41页 |
| 4.4.2 GA-BP神经网络的算法实现 | 第41-43页 |
| 4.4.3 GA-BP神经网络辨识研究 | 第43-45页 |
| 4.4.4 辨识结果分析与对比 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 爆破扫雷器电液伺服系统控制策略研究 | 第46-65页 |
| 5.1 模糊控制概述 | 第46-50页 |
| 5.1.1 模糊集合 | 第46-47页 |
| 5.1.2 模糊控制基础 | 第47-49页 |
| 5.1.3 模糊控制系统 | 第49-50页 |
| 5.2 神经网络自适应控制 | 第50-55页 |
| 5.2.1 自适应控制 | 第50页 |
| 5.2.2 神经网络自适应控制 | 第50-51页 |
| 5.2.3 小波神经网络控制器设计 | 第51-55页 |
| 5.3 模糊小波神经网络控制器设计 | 第55-60页 |
| 5.3.1 模糊小波神经网络结构 | 第56-57页 |
| 5.3.2 模糊小波神经网络控制器设计 | 第57-60页 |
| 5.4 控制效果仿真实验及结果分析 | 第60-64页 |
| 5.4.1 系统输入阶跃信号时的结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.4.2 系统输入正弦信号时的结果与分析 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 半实物仿真实验验证 | 第65-71页 |
| 6.1 仿真平台介绍 | 第65-68页 |
| 6.1.1 半实物仿真实验平台液压元件选型 | 第66-67页 |
| 6.1.2 搭建半实物电液伺服系统 | 第67-68页 |
| 6.2 实验结果分析与结论 | 第68-70页 |
| 6.2.1 阶跃响应实验结果 | 第69-70页 |
| 6.2.2 正弦响应实验结果 | 第70页 |
| 6.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 7 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 总结 | 第71页 |
| 7.2 展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |