基于双目视觉的压电柔性板振动测量与控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 机器视觉的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 柔性结构振动测量的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 柔性结构振动控制算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 压电柔性铰接板有限元建模 | 第19-26页 |
| 2.1 压电柔性铰接板单元 | 第19-22页 |
| 2.1.1 单元的动力学方程 | 第19-22页 |
| 2.1.2 单元的传感方程 | 第22页 |
| 2.2 压电柔性铰接板系统方程 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于双目视觉的压电柔性板振动测量 | 第26-48页 |
| 3.1 双目视觉测量系统的标定 | 第26-37页 |
| 3.1.1 机器视觉硬件选型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 物像的数学模型 | 第27-29页 |
| 3.1.3 张正友标定方法 | 第29-33页 |
| 3.1.4 双目视觉测量系统的标定实验 | 第33-37页 |
| 3.2 双目视觉采集图像的处理 | 第37-43页 |
| 3.2.1 图像及其预处理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 极线校正 | 第38-40页 |
| 3.2.3 边缘提取 | 第40-41页 |
| 3.2.4 图像矩 | 第41-42页 |
| 3.2.5 特征圆匹配方法 | 第42-43页 |
| 3.3 基于双目视觉的压电柔性板振动信息提取 | 第43-47页 |
| 3.3.1 平行式双目视觉模式 | 第43-45页 |
| 3.3.2 振动信息的提取方法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 弯曲和扭转振动模态测量的解耦方法 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 压电柔性板振动的控制算法研究 | 第48-66页 |
| 4.1 PD算法 | 第48-49页 |
| 4.2 最小控制合成算法设计 | 第49-52页 |
| 4.2.1 最小控制合成算法原理 | 第49-50页 |
| 4.2.2 最小控制合成算法设计 | 第50-52页 |
| 4.3 RBF控制算法设计 | 第52-55页 |
| 4.3.1 径向基函数神经网络 | 第52-53页 |
| 4.3.2 RBF控制算法设计 | 第53-55页 |
| 4.4 数学模型仿真 | 第55-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 压电柔性板振动的主动控制实验研究 | 第66-97页 |
| 5.1 实验系统硬件 | 第66-75页 |
| 5.1.1 压电柔性板系统 | 第68-71页 |
| 5.1.2 双目视觉测量系统 | 第71-75页 |
| 5.2 实验系统软件 | 第75-79页 |
| 5.2.1 人机交互界面程序设计 | 第75-76页 |
| 5.2.2 双目视觉测量程序设计 | 第76页 |
| 5.2.3 压电柔性板振动控制程序设计 | 第76-79页 |
| 5.3 压电柔性板振动的主动控制实验 | 第79-96页 |
| 5.3.1 压电柔性悬臂板振动的主动控制实验 | 第79-83页 |
| 5.3.2 压电柔性铰接板振动的主动控制实验 | 第83-96页 |
| 5.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 总结与展望 | 第97-99页 |
| 全文工作总结 | 第97-98页 |
| 今后研究方向和展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-108页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 附件 | 第110页 |
