摘要 | 第5-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
1 绪论 | 第14-24页 |
1.1 课题背景与研究意义 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究与发展现状 | 第16-21页 |
1.2.1 多电机协同控制技术国内外研究现状 | 第16-19页 |
1.2.2 多电机协同控制算法研究进展 | 第19-21页 |
1.3 本课题研究的主要内容 | 第21-23页 |
1.3.1 主要问题分析 | 第21-22页 |
1.3.2 论文主要工作和内容安排 | 第22-23页 |
1.4 本章小结 | 第23-24页 |
2 多伺服电机协同控制系统建模分析 | 第24-34页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 多伺服电机系统数学模型 | 第24-30页 |
2.2.1 伺服电机数学模型 | 第24-28页 |
2.2.2 多伺服电机系统动力学模型 | 第28-30页 |
2.3 协同误差影响因素分析 | 第30-32页 |
2.3.1 系统动力学对协同误差的影响 | 第30-31页 |
2.3.2 协同算法对协同误差的影响 | 第31-32页 |
2.4 本章小结 | 第32-34页 |
3 基于人群搜索算法的多电机协同控制研究 | 第34-44页 |
3.1 引言 | 第34页 |
3.2 基于人群搜索算法的SOA-PID控制器的设计 | 第34-38页 |
3.2.1 人群搜索算法原理 | 第35-36页 |
3.2.2 基于人群搜索算法的SOA-PID控制器建模 | 第36-38页 |
3.3 仿真实验与分析 | 第38-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-44页 |
4 基于小波神经网络的多电机偏差耦合控制研究 | 第44-56页 |
4.1 引言 | 第44-45页 |
4.2 变异偏差耦合结构 | 第45-46页 |
4.3 基于小波神经网络的速度补偿器的设计 | 第46-50页 |
4.3.1 小波神经网络结构 | 第46-48页 |
4.3.2 速度补偿器设计 | 第48-49页 |
4.3.3 在线训练算法 | 第49-50页 |
4.4 仿真实验与分析 | 第50-54页 |
4.5 本章小结 | 第54-56页 |
5 基于电子凸轮技术的多电机协同控制研究 | 第56-72页 |
5.1 引言 | 第56页 |
5.2 控制系统的总体设计方案 | 第56-60页 |
5.2.1 控制系统硬件配置 | 第57-59页 |
5.2.2 控制系统软件配置 | 第59-60页 |
5.3 电子凸轮的具体实现 | 第60-67页 |
5.3.1 加减速策略分析 | 第61-62页 |
5.3.2 电子凸轮曲线设计 | 第62-67页 |
5.4 平台构建与实验分析 | 第67-70页 |
5.4.1 实验平台构建 | 第67-68页 |
5.4.2 数据采集与分析 | 第68-70页 |
5.5 本章小结 | 第70-72页 |
6 总结及展望 | 第72-76页 |
6.1 论文主要研究工作 | 第72-73页 |
6.2 论文创新点 | 第73-74页 |
6.3 研究展望 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-82页 |
攻读学位期间的研究成果目录 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |