| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 现场总线及CAN总线 | 第15-28页 |
| ·现场总线结构模型与特点 | 第15-20页 |
| ·现场总线拓扑结构 | 第15-17页 |
| ·现场总线的结构模型 | 第17-19页 |
| ·现场总线的优点 | 第19-20页 |
| ·CAN总线的特点 | 第20-21页 |
| ·CAN通讯协议 | 第21-24页 |
| ·数据帧 | 第21-22页 |
| ·远程帧 | 第22-23页 |
| ·出错帧 | 第23页 |
| ·超载帧 | 第23-24页 |
| ·CAN控制器结构及其功能 | 第24-25页 |
| ·CAN寄存器的分层结构及其功能 | 第25-28页 |
| ·控制段层 | 第25-26页 |
| ·发送和接收缓存器层 | 第26-27页 |
| ·时钟分频寄存器 | 第27-28页 |
| 第3章 神经网络与单神经元控制算法 | 第28-42页 |
| ·人工神经网络的定义和特性 | 第28-29页 |
| ·神经元模型 | 第29-30页 |
| ·神经元的学习规则 | 第30-31页 |
| ·无教师的Hebb学习规则 | 第30页 |
| ·δ学习规则 | 第30-31页 |
| ·有教师的Hebb学习规则 | 第31页 |
| ·单神经元自适应控制器及其学习算法 | 第31-37页 |
| ·采用有教师的Hebb学习算法的单神经元控制算法 | 第33-34页 |
| ·采用以输出误差平方为性能指标的单神经元控制算法 | 第34-36页 |
| ·采用Pe~2(k+d)+QΔu~2(k)为性能指标的单神经元控制算法 | 第36-37页 |
| ·单神经元控制系统的稳定性分析 | 第37-42页 |
| 第4章 单神经元算法的改进及仿真研究 | 第42-60页 |
| ·仿真工具及其方法介绍 | 第42-45页 |
| ·单神经元控制算法仿真模型的建立 | 第45-48页 |
| ·状态变量转换 | 第45页 |
| ·单神经元控制器 | 第45-48页 |
| ·单神经元算法仿真研究 | 第48-53页 |
| ·不同参数下的静态阶跃特性 | 第48-51页 |
| ·抗干扰性 | 第51-52页 |
| ·动态跟随性 | 第52-53页 |
| ·单神经元算法的改进及仿真 | 第53-60页 |
| ·K值在线修改 | 第53-54页 |
| ·学习速率的在线调整 | 第54-55页 |
| ·九点控制调整法 | 第55-60页 |
| 第5章 控制器的设计 | 第60-76页 |
| ·总体设计方案 | 第60-62页 |
| ·微控制器带独立的CAN控制器设计方法 | 第60-61页 |
| ·带片内CAN控制器的微控制器设计方法 | 第61页 |
| ·总体设计方案 | 第61-62页 |
| ·主要控制芯片选型及特点 | 第62-66页 |
| ·单片机 | 第62-64页 |
| ·CAN总线控制器 | 第64-65页 |
| ·CAN收发器 | 第65-66页 |
| ·CAN控制器与CPU接口硬件设计 | 第66-68页 |
| ·人机接口硬件设计 | 第68-70页 |
| ·键盘接口电路 | 第68-69页 |
| ·显示接口电路 | 第69-70页 |
| ·存储器扩展设计 | 第70-71页 |
| ·控制器软件设计 | 第71-76页 |
| ·CAN总线通讯 | 第71-74页 |
| ·单神经元算法程序设计 | 第74-76页 |
| 第6章 总结及展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76-77页 |
| ·研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 作者在读硕士期间发表的学术论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |