| 1.绪论 | 第1-13页 |
| ·概论 | 第6页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第6-11页 |
| ·振动—离心环境 | 第6-8页 |
| ·自适应逆控制 | 第8-10页 |
| ·随机振动理论 | 第10-11页 |
| ·本文工作概述 | 第11-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作内容 | 第12-13页 |
| 2.随机振动控制的基本概念和方法 | 第13-28页 |
| ·随机振动的有关基本概念 | 第13-14页 |
| ·随机振动 | 第13页 |
| ·随机信号系统 | 第13-14页 |
| ·随机振动控制 | 第14页 |
| ·随机过程 | 第14-20页 |
| ·变换方法 | 第14-16页 |
| ·样本函数与随机过程 | 第16-17页 |
| ·随机过程的统计特性描述 | 第17-20页 |
| ·离散随机信号的现代功率谱估计方法 | 第20-24页 |
| ·形成滤波器 | 第21-22页 |
| ·参数谱估计方法 | 第22-24页 |
| ·传统的随机振动控制实验 | 第24-28页 |
| ·随机振动的等价条件 | 第24-25页 |
| ·均衡 | 第25-26页 |
| ·数字式控制 | 第26-28页 |
| 3.自适应逆控制方法简述 | 第28-43页 |
| ·数学模型 | 第28-29页 |
| ·状态空间方程 | 第28页 |
| ·传递函数 | 第28-29页 |
| ·脉冲响应函数 | 第29页 |
| ·自适应控制概述 | 第29-30页 |
| ·自适应逆控制一般概念 | 第30-32页 |
| ·自适应逆控制方法原理 | 第32-41页 |
| ·自适应滤波器 | 第32-34页 |
| ·对象建模 | 第34-36页 |
| ·逆对象建模 | 第36-39页 |
| ·自适应逆控制的实现 | 第39-41页 |
| ·仿真实例 | 第41-43页 |
| 4.基于自适应逆控制方法的现代随机振动控制 | 第43-56页 |
| ·抖动建模 | 第43-44页 |
| ·扰动的消除 | 第44-45页 |
| ·利用神经网络辨识对象逆模型 | 第45-51页 |
| ·神经网络简介 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络 | 第47-49页 |
| ·训练样本的构造 | 第49-51页 |
| ·系统集成 | 第51-52页 |
| ·系统参数分析 | 第52-56页 |
| ·模型阶次辨识 | 第52-53页 |
| ·稳定性分析 | 第53-56页 |
| 5.复合环境下振动台自适应逆控制实验仿真 | 第56-70页 |
| ·离心机臂上振动台数学模型的建立 | 第56-59页 |
| ·系统的状态方程 | 第59-61页 |
| ·利用Simulink工具实施复合系统自适应逆控制的思路 | 第61-64页 |
| ·Simulink仿真工具介绍 | 第61页 |
| ·控制仿真的思路 | 第61-64页 |
| ·离心机振动台自适应逆控制仿真实例 | 第64-70页 |
| ·LMS法自适应逆控制仿真 | 第64-68页 |
| ·神经网络法自适应逆控制仿真 | 第68-70页 |
| 6.结语 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 声明 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |