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汽车电动座椅按钮检测的控制系统

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 引言第11页
    1.2 论文研究背景及意义第11-13页
        1.2.1 立题背景第11-12页
        1.2.2 研究意义第12页
        1.2.3 主要研究内容第12-13页
    1.3 步进电机驱动器的研究第13页
    1.4 BP神经网络的应用范围及研究第13-14页
    1.5 本论文的研究内容第14-16页
第2章 座椅按钮检测控制系统分析第16-27页
    2.1 座椅按钮检测工作概述第16-17页
    2.2 座椅位移按钮检测系统方案第17-21页
        2.2.1 座椅位移按钮检测的特点第18-19页
        2.2.2 座椅位移按钮检测驱动方式第19页
        2.2.3 座椅位移按钮检测基本要求第19-20页
        2.2.4 座椅位移按钮检测系统电机和驱动器选型第20-21页
    2.3 座椅高度按钮检测系统方案第21-26页
        2.3.1 座椅高度按钮检测系统简介第21-22页
        2.3.2 座椅高度按钮检测系统的基本要求第22-23页
        2.3.3 座椅高度按钮检测系统电机选型第23-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 座椅位移按钮检测控制系统设计第27-43页
    3.1 座椅位移按钮检测控制系统概述第27页
    3.2 数据采样控制第27-30页
    3.3 数据重构第30-31页
    3.4 数字控制器设计第31-37页
        3.4.1 数字控制器的模拟化第32-34页
        3.4.2 数字控制器的离散化第34-37页
    3.5 步进电机控制第37-41页
        3.5.1 步进电机位置控制第37-38页
        3.5.2 步进电机随动控制第38-41页
    3.6 实验数据及仿真效果分析第41-42页
        3.6.1 步数控制仿真效果第41-42页
        3.6.2 混合控制仿真效果第42页
    3.7 本章小结第42-43页
第4章 座椅高度按钮检测控制系统设计第43-61页
    4.1 神经网络第43-49页
        4.1.1 人工神经元的模型第43-45页
        4.1.2 神经元之间的连接形式第45页
        4.1.3 人工神经网络的学习第45-46页
        4.1.4 BP误差反传神经网络第46-49页
    4.2 座椅高度按钮检测系统辨识第49-52页
        4.2.1 座椅高度按钮检测系统辨识结构第49-50页
        4.2.2 座椅高度按钮检测系统辨识流程第50-51页
        4.2.3 神经网络建模方法第51-52页
    4.3 神经网络的训练与测试第52-55页
        4.3.1 输入信号和样本获取第52页
        4.3.2 样本数据的分析与处理第52-53页
        4.3.3 直流伺服系统模型辨识第53-55页
    4.4 座椅高度按钮检测系统控制器设计第55-59页
        4.4.1 自适应控制理论第55-56页
        4.4.2 神经网络与自适应结合第56-57页
        4.4.3 直流伺服系统控制研究第57-59页
    4.5 仿真结果第59-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第5章 座椅按钮检测系统电路设计第61-71页
    5.1 引言第61页
    5.2 控制器配置方案第61-62页
        5.2.1 可编程逻辑控制器第61页
        5.2.2 工业PC第61-62页
        5.2.3 单片机第62页
    5.3 控制系统总体设计第62-63页
    5.4 主要电路设计第63-70页
        5.4.1 C8051F340微控制器第63-64页
        5.4.2 电源电路设计第64-65页
        5.4.3 串口通信电路设计第65-67页
        5.4.4 步进电机电路设计第67-68页
        5.4.5 直流电机电路设计第68页
        5.4.6 霍尔开关电路设计第68-69页
        5.4.7 微动开关电路设计第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77页

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