| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·两轮自平衡代步车国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·两轮自平衡代步车国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内外文献分析 | 第16-17页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 惯性传感器互补滤波 | 第19-35页 |
| ·惯性传感器的分析比较 | 第19-20页 |
| ·惯性传感器的选择 | 第20页 |
| ·加速度计数据处理 | 第20-23页 |
| ·加速度计简介 | 第20-21页 |
| ·加速度计原理 | 第21-22页 |
| ·加速度计测量倾角的缺陷 | 第22-23页 |
| ·陀螺仪数据处理 | 第23-25页 |
| ·陀螺仪简介 | 第23-24页 |
| ·陀螺仪测量倾角的缺陷 | 第24-25页 |
| ·惯性传感器互补滤波 | 第25-34页 |
| ·互补滤波的必要性 | 第26-27页 |
| ·加速度计低通滤波 | 第27-28页 |
| ·简易互补滤波器的设计与仿真 | 第28-30页 |
| ·MATLAB仿真结果分析 | 第30-31页 |
| ·简易互补滤波实验 | 第31-32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 互补滤波测量环节的系统辨识 | 第35-49页 |
| ·系统辨识的基础知识 | 第35-36页 |
| ·MATLAB简介 | 第36页 |
| ·系统辨识的内容及步骤 | 第36-38页 |
| ·基于系统辨识工具箱的动态倾角传感器测量环节辨识仿真 | 第38-46页 |
| ·观测数据的获取 | 第39-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-42页 |
| ·模型结构选择及参数估计 | 第42-44页 |
| ·模型验证与仿真 | 第44-46页 |
| ·特性分析 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 ADAMS和MATLAB的联合仿真 | 第49-61页 |
| ·ADAMS简介 | 第49页 |
| ·ADAMS和MATLAB联合仿真设计流程 | 第49-51页 |
| ·构造ADAMS虚拟样机模型 | 第51-52页 |
| ·三维建模 | 第51页 |
| ·添加约束 | 第51页 |
| ·添加载荷 | 第51-52页 |
| ·创建ADAMS输入输出变量 | 第52-53页 |
| ·MATLAB和ADAMS连接 | 第53-55页 |
| ·MATLAB/Simulink中建立控制方案 | 第55-57页 |
| ·PID控制基础知识 | 第55-56页 |
| ·建立PID控制方案 | 第56-57页 |
| ·ADAMS和MATLAB联合仿真 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于神经网络的PID控制仿真与实验 | 第61-83页 |
| ·人工神经网络概念 | 第61页 |
| ·人工神经元模型 | 第61-63页 |
| ·神经元的转移函数 | 第63-65页 |
| ·基于误差反传的多层感知器——BP神经网络 | 第65-71页 |
| ·BP网络模型 | 第66-67页 |
| ·BP学习算法 | 第67-68页 |
| ·BP学习算法推导 | 第68-71页 |
| ·基于神经网络工具箱的BP网络设计与仿真 | 第71-79页 |
| ·训练样本的获取 | 第71-72页 |
| ·BP网络结构设计 | 第72-73页 |
| ·BP网络的训练与测试 | 第73-78页 |
| ·BP网络样本外数据仿真 | 第78-79页 |
| ·两轮自平衡代步车物理样机实验 | 第79-82页 |
| ·代步车构成及其各部分作用 | 第80-81页 |
| ·代步车实验结论与分析 | 第81-82页 |
| ·代步车实验中反映的问题与分析 | 第82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·文章总结 | 第83-84页 |
| ·不足与展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第90页 |