| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 学术背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机电控制系统国内外发展及其研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 机电控制系统 | 第10页 |
| 1.2.2 国外机电控制系统的发展及其研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内机电控制系统的发展及其研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及方法 | 第12-13页 |
| 第2章 控制方案 | 第13-34页 |
| 2.1 常规PID控制 | 第13-20页 |
| 2.1.1 PID控制原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数字PID控制 | 第14-16页 |
| 2.1.3 PID控制参数的整定 | 第16-19页 |
| 2.1.4 常规PID控制器的局限性 | 第19-20页 |
| 2.2 BP神经网络的基本原理 | 第20-29页 |
| 2.2.1 BP神经网络的理论基础 | 第20-22页 |
| 2.2.2 BP神经网络的算法思想 | 第22页 |
| 2.2.3 BP神经网络学习公式推导 | 第22-28页 |
| 2.2.4 BP算法的步骤 | 第28-29页 |
| 2.3 BP神经网络结构设计 | 第29-31页 |
| 2.3.1 BP神经网络的结构设计 | 第29-30页 |
| 2.3.2 BP神经网络的样本处理 | 第30页 |
| 2.3.3 网络的训练与测试 | 第30-31页 |
| 2.4 基于BP神经网络的PID控制 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 机械触觉机构控制系统硬件设计 | 第34-43页 |
| 3.1 系统硬件总体设计 | 第34-35页 |
| 3.2 主控模块选型及设计 | 第35-36页 |
| 3.2.1 单片机的选用 | 第35页 |
| 3.2.2 单片机介绍 | 第35-36页 |
| 3.3 输入通道设计 | 第36-41页 |
| 3.3.1 拉压传感器 | 第37-38页 |
| 3.3.2 A/D转换 | 第38-41页 |
| 3.4 输出通道设计 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 机械触觉机构系统构建 | 第43-64页 |
| 4.1 BP神经网络与PID控制器的MATLAB构建 | 第45-58页 |
| 4.1.1 BP神经网络构建流程 | 第45-46页 |
| 4.1.2 BP神经网络的MATLAB构建 | 第46-51页 |
| 4.1.3 PID控制器在MATLAB中的构建 | 第51-56页 |
| 4.1.4 控制系统整体构建 | 第56-58页 |
| 4.2 系统的单片机实现 | 第58-62页 |
| 4.2.1 压力控制系统部分 | 第58-59页 |
| 4.2.2 单片机系统电路设计 | 第59-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 导师简介 | 第70页 |
| 企业导师简介 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |