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电液伺服控制系统的研究与应用

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-13页
   ·选题背景及研究意义第7页
   ·电液伺服控制系统简介第7-8页
   ·智能控制的发展现状和研究热点第8-11页
     ·经典的传统控制理论第9页
     ·模糊控制系统第9-10页
     ·神经网络控制系统第10页
     ·其他智能控制系统第10-11页
   ·论文主要研究内容及章节安排第11-13页
2 电液伺服摇板式造波机系统的数学模型第13-19页
   ·电液伺服摇板式造波机系统的原理第13页
   ·电液伺服摇板式造波机系统数学模型的建立第13-18页
     ·伺服放大器的数学模型第13-14页
     ·电液伺服阀的数学模型第14页
     ·阀控液压缸的数学模型第14-15页
     ·阀控液压缸的传递函数第15-17页
     ·力传感器的数学模型第17页
     ·系统稳定性判据第17页
     ·系统方块图第17-18页
   ·结束语第18-19页
3 电液伺服控制系统的一般设计第19-27页
   ·PID 控制原理第19-21页
     ·常规PID 控制器第19-20页
     ·数字PID 控制器第20-21页
   ·系统采用的PID 整定方法第21-24页
     ·Ziegler-Nichols 整定PID 参数设计第22-23页
     ·PID 控制参数的仿真实验法整定第23-24页
   ·仿真结果第24-26页
   ·结束语第26-27页
4 模糊PID 参数自整定控制设计第27-43页
   ·模糊控制的理论基础第27-34页
     ·模糊控制原理结构图第27-28页
     ·模糊集合的概念第28页
     ·模糊语言变量第28-29页
     ·隶属度函数第29-31页
     ·模糊推理第31-32页
     ·解模糊化第32-33页
     ·输入输出量化第33-34页
   ·模糊PID 控制器的设计第34-38页
     ·模糊PID 控制器的结构框图第34-35页
     ·模糊PID 控制器参数自整定规则第35页
     ·模糊规则表的确定第35-37页
     ·隶属度函数的确定第37-38页
   ·仿真结果第38-42页
   ·结束语第42-43页
5 RBF 神经网络整定PID 控制的探索性研究第43-54页
   ·神经网络的理论基础第43-45页
     ·神经元及其特性第43-44页
     ·神经网络的原理第44-45页
     ·神经网络的特点第45页
   ·RBF 神经网络第45-48页
     ·RBF 神经网络的结构第46-47页
     ·RBF 神经网络的学习算法第47-48页
   ·RBF 神经网络整定的PID 控制器设计第48-51页
     ·RBF 神经网络整定的PID 控制结构设计第48-50页
     ·RBF 神经网络整定的PID 控制算法第50-51页
   ·仿真结果第51-53页
   ·结束语第53-54页
6 结论第54-56页
   ·全文总结第54-55页
   ·今后工作的展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60页
附录第60页

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