摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第12-21页 |
1.1 课题研究目的与意义 | 第12-13页 |
1.2 电液伺服系统概况 | 第13-15页 |
1.2.1 电液伺服系统控制特点 | 第13页 |
1.2.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.3 滑模变结构控制介绍 | 第15-19页 |
1.3.1 滑模变结构控制简介 | 第15页 |
1.3.2 滑模变结构控制发展背景 | 第15-16页 |
1.3.3 滑模变结构控制理论的主要研究方向 | 第16-17页 |
1.3.4 滑模变结构控制的应用 | 第17-19页 |
1.4 论文主要工作及结构安排 | 第19-21页 |
2 电液伺服系统数学模型分析 | 第21-30页 |
2.1 电液伺服系统的基本结构 | 第21-24页 |
2.1.1 液压阀 | 第22-23页 |
2.1.2 液压缸 | 第23-24页 |
2.2 电液伺服系统数学模型分析 | 第24-28页 |
2.2.1 电液伺服系统状态空间描述 | 第25-26页 |
2.2.2 电液伺服系统传递函数的建立 | 第26-28页 |
2.3 仿真研究 | 第28-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
3 电液伺服系统的自适应滑模控制 | 第30-42页 |
3.1 滑模变结构控制的基本原理 | 第30-32页 |
3.1.1 滑动模态的定义及其数学表达 | 第30-31页 |
3.1.2 滑模变结构控制的定义 | 第31-32页 |
3.2 基于上界的电液伺服系统滑模控制器设计 | 第32-36页 |
3.2.1 滑模控制器设计 | 第32-34页 |
3.2.2 稳定性分析 | 第34页 |
3.2.3 仿真研究 | 第34-36页 |
3.3 电液伺服系统的自适应滑模控制器设计 | 第36-41页 |
3.3.1 自适应滑模控制器设计 | 第36-37页 |
3.3.2 稳定性分析 | 第37-39页 |
3.3.3 仿真研究 | 第39-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-42页 |
4 基于RBF神经网络的电液伺服系统滑模控制 | 第42-53页 |
4.1 RBF神经网络概述 | 第42-44页 |
4.2 基于RBF神经网络的电液伺服系统辨识 | 第44-45页 |
4.3 基于RBF神经网络的电液伺服系统滑模控制器设计 | 第45-52页 |
4.3.1 RBF滑模控制器设计 | 第45-47页 |
4.3.2 稳定性分析 | 第47-48页 |
4.3.3 仿真研究 | 第48-52页 |
4.4 本章小结 | 第52-53页 |
5 基于迭代学习的电液伺服系统滑模控制 | 第53-67页 |
5.1 迭代学习控制概述 | 第53-54页 |
5.2 迭代学习控制基本描述 | 第54-55页 |
5.3 电液伺服系统的迭代学习控制器设计 | 第55-60页 |
5.3.1 闭环迭代学习控制器设计 | 第55-57页 |
5.3.2 稳定性分析 | 第57-58页 |
5.3.3 仿真研究 | 第58-60页 |
5.4 基于迭代学习的电液伺服系统滑模控制器设计 | 第60-66页 |
5.4.1 迭代滑模控制器设计 | 第60-61页 |
5.4.2 收敛性分析 | 第61-64页 |
5.4.3 仿真研究 | 第64-66页 |
5.5 本章小结 | 第66-67页 |
6 总结与展望 | 第67-69页 |
6.1 本文总结 | 第67-68页 |
6.2 研究工作展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |