| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 伺服系统概述 | 第11-12页 |
| 1.3 伺服系统的控制策略 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 系统半实物仿真实验台简述 | 第15-26页 |
| 2.1 系统简介 | 第15-16页 |
| 2.2 实验平台介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.1 控制计算机 | 第16-17页 |
| 2.2.2 旋转变压器 | 第17-18页 |
| 2.2.3 减速器 | 第18页 |
| 2.2.4 加载装置 | 第18页 |
| 2.3 硬件电路设计 | 第18-25页 |
| 2.3.1 DSP最小系统设计 | 第18-21页 |
| 2.3.2 外设电路设计 | 第21-24页 |
| 2.3.3 伺服放大器电路设计 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 某火箭炮交流伺服系统的数学模型 | 第26-33页 |
| 3.1 PMSM的数学模型 | 第26-29页 |
| 3.1.1 PMSM的定子电压和磁链方程 | 第26-28页 |
| 3.1.2 PMSM的转矩方程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 PMSM的运动方程 | 第29页 |
| 3.2 PMSM矢量控制策略 | 第29-30页 |
| 3.3 交流伺服系统的三环控制 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 某火箭炮交流伺服系统的辨识 | 第33-53页 |
| 4.1 系统辨识概述 | 第33-34页 |
| 4.1.1 系统辨识的定义 | 第33页 |
| 4.1.2 系统辨识的步骤 | 第33-34页 |
| 4.2 系统辨识数据的选择和预处理 | 第34-38页 |
| 4.2.1 辨识数据的选择 | 第34-35页 |
| 4.2.2 辨识数据的预处理 | 第35-38页 |
| 4.3 神经网络系统辨识 | 第38-52页 |
| 4.3.1 神经网络基础 | 第38-41页 |
| 4.3.2 基于RBF神经网络辨识 | 第41-45页 |
| 4.3.3 基于粒子群优化的RBF神经网络辨识 | 第45-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 某火箭炮交流伺服系统并行复合控制 | 第53-72页 |
| 5.1 自适应控制 | 第53-54页 |
| 5.2 神经网络自适应控制 | 第54-56页 |
| 5.3 基于RBF神经网络PID自校正控制 | 第56-60页 |
| 5.3.1 常规PID控制 | 第56-58页 |
| 5.3.2 基于RBF神经网络PID自校正控制器设计 | 第58-60页 |
| 5.4 某火箭炮交流伺服系统并行复合控制器设计 | 第60-66页 |
| 5.4.1 单神经元PID控制器 | 第61-62页 |
| 5.4.2 模糊控制器对单神经元PID控制器参数整定 | 第62-66页 |
| 5.5 系统仿真与分析 | 第66-71页 |
| 5.5.1 MATLAB/Simulink软件平台上的仿真实验 | 第66-69页 |
| 5.5.2 半实物仿真实验台上的试验验证 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 结束语 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
