| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 叉车概述 | 第14页 |
| 1.2 电动助力转向系统概述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 EPS发展过程概述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 以EPS为转向系统的电动叉车特点概述 | 第15-16页 |
| 1.2.3 EPS系统的结构概述 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容及意义 | 第17-19页 |
| 第二章 电动叉车EPS的模型和控制目标 | 第19-27页 |
| 2.1 EPS的基本工作原理 | 第19-21页 |
| 2.2 转向机构模型 | 第21-23页 |
| 2.3 转向机构状态方程 | 第23-24页 |
| 2.4 叉车二自由度状态方程模型 | 第24页 |
| 2.5 控制目标的确定 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 控制方案的确定 | 第27-45页 |
| 3.1 EPS的运行模式 | 第27-33页 |
| 3.1.1 EPS运行模型简介 | 第27页 |
| 3.1.2 助力特性曲线的确定 | 第27-32页 |
| 3.1.3 运行模式的辨别 | 第32-33页 |
| 3.1.4 回正模式的控制 | 第33页 |
| 3.2 故障模式的判断 | 第33-34页 |
| 3.3 系统稳定性分析 | 第34-35页 |
| 3.4 鲁棒控制理论模型的构造 | 第35-42页 |
| 3.4.1 鲁棒控制理论的介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.2 含有模型摄动和干扰的EPS广义控制模型 | 第36-39页 |
| 3.4.3 混合灵敏度定义与模型 | 第39-42页 |
| 3.5 EPS广义状态方程的确定 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于遗传算法的控制方案优化 | 第45-51页 |
| 4.1 加权函数的意义 | 第45页 |
| 4.2 遗传算法介绍 | 第45-49页 |
| 4.2.1 遗传算法步骤简介 | 第46-48页 |
| 4.2.2 遗传算法参数的确定 | 第48-49页 |
| 4.2.3 遗传算法约束函数的确定 | 第49页 |
| 4.3 遗传算法优化过程及结果 | 第49-50页 |
| 4.3.1 遗传算法工具箱简介 | 第49-50页 |
| 4.3.2 遗传算法优化结果 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 仿真结果及分析 | 第51-67页 |
| 5.1 转向助力特性的控制 | 第51-64页 |
| 5.1.1 PID控制简介 | 第51-52页 |
| 5.1.2 鲁棒控制器实现 | 第52-57页 |
| 5.1.3 仿真模型的搭建 | 第57-60页 |
| 5.1.4 仿真结果分析 | 第60-64页 |
| 5.2 不同控制方法下转向稳定性能的比较 | 第64-66页 |
| 5.2.1 转向稳定性介绍 | 第64页 |
| 5.2.2 仿真对比结果 | 第64-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结及展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第74-75页 |