| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题的研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 选题研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 超磁致伸缩材料的发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 超磁致伸缩执行器的应用现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 精密位移驱动器类型 | 第15-17页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 超磁致伸缩执行器的工作特性及结构研究 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 GMM的磁致伸缩正效应机理 | 第18-20页 |
| 2.3 磁致伸缩材料的主要特性 | 第20-24页 |
| 2.4 GMA的结构及工作原理 | 第24-28页 |
| 2.4.1 超磁致伸缩执行器的结构模型 | 第24-26页 |
| 2.4.2 超磁致伸缩执行器的设计方法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 超磁致伸缩执行器建模及参数辨识 | 第29-48页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于J-A模型的磁致伸缩制动器位移模型建立 | 第29-36页 |
| 3.2.1 模型的选择 | 第29页 |
| 3.2.2 Jiles-Atherton模型的建立 | 第29-31页 |
| 3.2.3 基于Jiles-Atherton模型下的GMM位移输出 | 第31-36页 |
| 3.3 执行器参数辨识方法 | 第36-47页 |
| 3.3.1 参数辨识的基本原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进的分层遗传算法的参数辨识方法 | 第37-43页 |
| 3.3.3 模型的参数辨识分析 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 GMA自适应控制系统的设计 | 第48-57页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 滤波系统的设计 | 第48-50页 |
| 4.3 LMS自适应算法基本原理及改进 | 第50-56页 |
| 4.3.1 LMS算法的基本原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 改进的变步长LMS算法 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验测试与分析 | 第57-64页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 超磁致伸缩执行器控制系统的搭建 | 第57-58页 |
| 5.3 超磁致伸缩执行器位移控制实验 | 第58-62页 |
| 5.3.1 磁致伸缩执行器动静态位移特性实验 | 第58-60页 |
| 5.3.2 超磁致伸缩执行器自适应控制实验 | 第60-62页 |
| 5.4 实验结论 | 第62-64页 |
| 第6章 结论 | 第64-65页 |
| 工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 在学研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
