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远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
1 绪论第12-28页
   ·课题背景及研究意义第12页
   ·伺服系统综述第12-14页
     ·直流伺服系统第13页
     ·交流伺服系统第13-14页
     ·液压伺服系统第14页
   ·液压伺服系统建模方法综述第14-17页
     ·机理分析法第15页
     ·系统辨识第15-17页
   ·液压伺服系统控制理论综述第17-26页
     ·经典控制理论第18-19页
     ·现代控制理论第19-23页
     ·智能控制理论第23-26页
   ·论文的主要研究内容及章节安排第26-28页
2 远程多管火箭炮电液位置伺服系统结构及模型第28-44页
   ·引言第28页
   ·远程多管火箭炮泵控缸电液位置伺服系统结构第28-29页
   ·泵控缸电液位置伺服系统液压系统结构第29-31页
   ·泵控缸电液位置伺服系统数学模型第31-37页
   ·基于SimMechanics和SimHydraulics的系统Simulink模型的搭建第37-41页
     ·基于SimMechanics的机械子系统模型第38-39页
     ·基于SimHydraulics的液压子系统模型第39-41页
     ·泵控缸电液位置伺服系统的Simulink模型第41页
   ·泵控缸电液位置伺服系统非线性及时变性分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
3 远程多管火箭炮电液位置伺服系统的非线性模型离线辨识第44-71页
   ·引言第44页
   ·辨识数据的获取第44-48页
   ·T-S模糊模型辨识第48-55页
     ·模糊逻辑系统第48-50页
     ·T-S辨识第50-53页
     ·T-S模糊模型辨识研究第53-55页
   ·BP神经网络辨识第55-62页
     ·BP神经网络算法结构第55-56页
     ·BP神经网络训练集的设计第56-57页
     ·BP神经网络算法实现第57-59页
     ·BP神经网络辨识步骤及流程第59-60页
     ·BP神经网络辨识研究第60-62页
   ·基于遗传优化的BP神经网络辨识第62-70页
     ·遗传算法的基本原理与优点第62-63页
     ·遗传算法的基本流程第63-64页
     ·基于遗传优化的BP神经网络辨识算法实现第64-67页
     ·基于遗传优化的BP神经网络辨识步骤及流程第67-68页
     ·基于遗传优化的BP神经网络辨识研究第68-70页
   ·本章小结第70-71页
4 远程多管火箭炮电液位置伺服系统神经网络模型参考自适应控制第71-83页
   ·引言第71-72页
   ·神经网络模型参考自适应控制器结构第72-73页
   ·在线辨识器的设计第73-77页
     ·快速BP神经网络在线辨识算法实现第73-74页
     ·快速BP神经网络在线辨识步骤及流程第74-75页
     ·快速BP神经网络在线辨识研究第75-77页
   ·在线控制器的设计第77-79页
   ·神经网络模型参考自适应控制仿真研究第79-82页
   ·本章小结第82-83页
5 远程多管火箭炮电液位置伺服系统自适应模糊滑模变结构控制第83-102页
   ·引言第83页
   ·滑模变结构控制理论第83-89页
     ·滑模变结构控制基本原理第83-85页
     ·滑动模态的存在和可达性条件第85页
     ·滑模运动方程及其稳定性第85-87页
     ·滑模变结构控制的动态品质第87-88页
     ·滑模变结构控制匹配条件及不变性第88-89页
   ·滑模变结构控制系统的抖振问题第89-91页
   ·自适应模糊滑模变结构控制系统设计第91-97页
     ·基于自适应模糊系统的等效控制器设计第92-95页
     ·基于边界层厚度模糊调节的切换控制器设计第95-96页
     ·基于控制增益模糊调节的切换控制器设计第96-97页
   ·自适应模糊滑模变结构控制仿真研究第97-101页
     ·基于边界层厚度模糊调节的自适应模糊滑模控制仿真研究第97-100页
     ·基于控制增益模糊调节的自适应模糊滑模控制仿真研究第100-101页
   ·本章小结第101-102页
6 试验研究第102-118页
   ·远程多管火箭炮系统组成第102-103页
   ·远程多管火箭炮试验系统组成第103-114页
     ·系统硬件组成第103-108页
     ·系统软件设计第108-114页
   ·试验结果第114-117页
   ·试验结论第117-118页
7 结束语第118-121页
   ·全文总结第118-119页
   ·创新点第119页
   ·工作展望第119-121页
致谢第121-122页
参考文献第122-132页
发表的论文及完成的科研项目第132页

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