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 |