基于RBF神经网络的电液伺服系统智能控制研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-23页 |
·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
·电液伺服系统的特点及对控制策略的要求 | 第11-12页 |
·电液伺服系统的常见智能控制策略概述 | 第12-15页 |
·神经网络在电液伺服控制系统中的应用及存在的问题 | 第15-18页 |
·神经网络在控制领域中的应用 | 第16-17页 |
·存在问题及在电液伺服控制系统中的应用前景 | 第17-18页 |
·控制对象简介 | 第18-21页 |
·控制对象结构 | 第18-19页 |
·Stewart 平台控制策略发展 | 第19-21页 |
·主要研究内容 | 第21-23页 |
·研究目的 | 第21页 |
·研究任务 | 第21-23页 |
第2章 电液伺服系统神经网络建模与逆建模 | 第23-48页 |
·神经网络理论基础 | 第23-29页 |
·神经网络的特点 | 第23-24页 |
·神经网络的结构分类 | 第24页 |
·RBF 神经网络的结构 | 第24-26页 |
·RBF 神经网络的学习算法 | 第26-29页 |
·非线性系统神经网络逆建模 | 第29-33页 |
·正向建模 | 第29-30页 |
·逆向建模 | 第30-33页 |
·电液伺服系统神经网络逆建模 | 第33-47页 |
·神经网络建模中涉及的问题 | 第33-37页 |
·被控对象的数学描述 | 第37-42页 |
·被控对象的可逆性分析 | 第42-43页 |
·基于神经网络的逆建模 | 第43-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第3章 电液伺服系统神经网络控制设计与实现 | 第48-63页 |
·神经网络直接逆控制系统设计 | 第48-53页 |
·神经网络逆控制结构分类 | 第48-50页 |
·神经网络直接逆控制器的构造 | 第50-53页 |
·非线性系统的逆控制仿真 | 第53-62页 |
·Simulink 软件以及M 文件 | 第53-56页 |
·神经网络直接逆控制仿真及分析 | 第56-58页 |
·控制系统鲁棒性仿真分析 | 第58-60页 |
·与常规PID 控制仿真结果的比较与分析 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第4章 电液伺服系统神经网络控制的实验研究 | 第63-78页 |
·实验总体方案 | 第63-64页 |
·实验系统介绍及实验准备 | 第64-70页 |
·液压系统介绍 | 第65-66页 |
·计算机控制系统 | 第66-68页 |
·实验准备 | 第68-70页 |
·液压系统的控制实验 | 第70-76页 |
·常规PID 控制实验 | 第71-72页 |
·神经网络直接逆控制实验 | 第72-74页 |
·两种控制器的比较分析 | 第74-76页 |
·仿真结果与实验结果的比较分析 | 第76-77页 |
·本章小结 | 第77-78页 |
结论 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
作者简介 | 第85页 |