轧机双侧液压缸同步控制方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·液压同步驱动技术的应用 | 第10-11页 |
| ·液压同步控制系统的分类 | 第11-12页 |
| ·液压缸不同步的原因分析 | 第12-13页 |
| ·冷轧机两侧压下位置同步控制的研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题的提出和本课题的主要工作 | 第14-16页 |
| ·研究课题的提出 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 轧机液压压下系统的数学模型 | 第17-33页 |
| ·液压压下系统的组成 | 第17-18页 |
| ·轧机双侧液压系统动态模型的建立 | 第18-25页 |
| ·伺服放大器 | 第18-19页 |
| ·电液伺服阀 | 第19-20页 |
| ·液压缸流量连续性基本方程 | 第20-22页 |
| ·轧机辊系基本方程 | 第22-23页 |
| ·位移传感器 | 第23页 |
| ·控制调节器 | 第23-25页 |
| ·轧机控制的模型分析及原理 | 第25-32页 |
| ·液压伺服压下系统的控制结构分析 | 第25-26页 |
| ·轧机的弹跳方程 | 第26-28页 |
| ·板带材厚度波动的原因 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于BP神经网络的同步控制方法 | 第33-47页 |
| ·同步控制结构 | 第33-34页 |
| ·同步控制结构的组成 | 第33-34页 |
| ·液压压下系统的工作原理 | 第34页 |
| ·控制流程图 | 第34-37页 |
| ·控制流程图 | 第34-36页 |
| ·同步调节控制算法 | 第36-37页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第37-42页 |
| ·BP神经网络简介 | 第37-40页 |
| ·学习规则推导 | 第40-41页 |
| ·学习算法 | 第41页 |
| ·学习规则 | 第41-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于状态观测器的同步控制方法研究 | 第47-60页 |
| ·状态重构理论 | 第47-51页 |
| ·状态重构原理 | 第47-48页 |
| ·状态观测器的存在性 | 第48-49页 |
| ·渐进状态观测器 | 第49-51页 |
| ·二阶控制系统控制与仿真 | 第51-53页 |
| ·基于状态重构的轧机液压系统的同步控制方案 | 第53-59页 |
| ·基于状态重构理论的轧机液压同步问题的实现 | 第53-54页 |
| ·状态重构理论在轧机液压同步系统中的应用 | 第54-58页 |
| ·仿真实验 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
