| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·神经网络发展趋势及应用 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 扫雷犁系统综述 | 第13-24页 |
| ·工作流程简介 | 第13-14页 |
| ·系统硬件组成介绍 | 第14-15页 |
| ·系统的工作原理 | 第15-18页 |
| ·激励信号的选择 | 第18-20页 |
| ·采样时间的选择 | 第20页 |
| ·系统传递函数 | 第20-23页 |
| ·电液伺服阀方程 | 第20-21页 |
| ·伺服阀流量方程 | 第21页 |
| ·液压缸流量连续性方程 | 第21-22页 |
| ·负载力平衡方程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于AMESim和Simulink联合仿真系统建模 | 第24-29页 |
| ·联合仿真软件介绍及接口技术 | 第24-26页 |
| ·AMESim软件简介 | 第24-25页 |
| ·Simulink软件简介 | 第25页 |
| ·联合仿真设置与实现 | 第25-26页 |
| ·仿真模型创建 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 GA-BP神经网络 | 第29-37页 |
| ·人工神经网络简介 | 第29-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第29-30页 |
| ·神经网络工作方式 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络结构 | 第32-36页 |
| ·BP网络的优化方法 | 第33-35页 |
| ·GA遗传算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 扫雷犁电液伺服系统辨识 | 第37-50页 |
| ·BP辨识概述 | 第37-39页 |
| ·建模数据及预处理 | 第39-41页 |
| ·输入输出曲线 | 第39-40页 |
| ·归一化处理 | 第40-41页 |
| ·系统辨识具体过程 | 第41-48页 |
| ·BP具体算法及流程 | 第41-43页 |
| ·GA-BP网络设计过程 | 第43-44页 |
| ·系统辨识结构 | 第44-46页 |
| ·系统辨识结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 6 控制器设计及性能比较 | 第50-64页 |
| ·PID控制器设计 | 第50-51页 |
| ·神经网络内模控制器设计 | 第51-58页 |
| ·内模控制器的建模方法 | 第51-52页 |
| ·内模控制原理及特点 | 第52-53页 |
| ·线性内模设计 | 第53-54页 |
| ·神经非线性内模 | 第54-56页 |
| ·内模控制中逆模型辨识的应用 | 第56-58页 |
| ·联合控制仿真的模型搭建 | 第58-60页 |
| ·控制效果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69页 |