中文摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·网络控制系统的研究背景 | 第10-11页 |
·网络控制系统的特点 | 第11-12页 |
·网络控制系统的研究现状 | 第12-14页 |
·基于离散系统的分析和设计 | 第12-13页 |
·基于连续系统的分析和设计 | 第13页 |
·基于混杂模型的分析和设计 | 第13-14页 |
·课题研究的意义 | 第14页 |
·本文的主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
第2章 网络控制系统的问题分析 | 第16-28页 |
·网络控制系统的典型结构及应用 | 第16-17页 |
·网络控制系统中的基本问题 | 第17-20页 |
·网络诱导时延 | 第17-18页 |
·节点驱动方式 | 第18-19页 |
·数据包丢失 | 第19页 |
·单包与多包传输 | 第19-20页 |
·数据包时序错乱 | 第20页 |
·网络诱导时延分析 | 第20-24页 |
·网络诱导时延的产生及组成 | 第20-22页 |
·影响网络诱导时延的主要因素 | 第22页 |
·不同节点驱动方式时网络诱导时延的特性 | 第22-24页 |
·网络诱导时延对控制系统稳定性的影响 | 第24-27页 |
·定常时延 | 第24-25页 |
·最大允许延迟时间(MADB) | 第25-27页 |
·小结 | 第27-28页 |
第3章 基于模糊补偿的网络PID控制器的设计 | 第28-46页 |
·模糊控制技术 | 第28-38页 |
·模糊控制理论概述 | 第28-29页 |
·模糊控制系统的组成 | 第29-30页 |
·模糊控制的基本原理 | 第30-31页 |
·模糊控制器的设计 | 第31页 |
·模糊控制器的结构设计 | 第31-32页 |
·模糊控制规则的设计 | 第32-35页 |
·精确量的模糊化 | 第35页 |
·模糊量到精确量的转换 | 第35-36页 |
·论域、量化因子及比例因子的选择 | 第36-38页 |
·NCS时延的局部模糊自适应PI控制器设计 | 第38-41页 |
·控制器的结构 | 第38-39页 |
·跟随参数的调整 | 第39-41页 |
·仿真结果 | 第41页 |
·NCS时延的全局模糊自适应PI控制器设计 | 第41-45页 |
·控制器参数的调整 | 第42-44页 |
·仿真实例 | 第44-45页 |
·小结 | 第45-46页 |
第4章 基于BP神经网络补偿的网络PID控制器的设计 | 第46-58页 |
·人工神经网络技术 | 第46-49页 |
·人工神经网络的基本构成 | 第46-47页 |
·神经元激活函数 | 第47-48页 |
·人工神经网络的分类 | 第48-49页 |
·神经网络的学习规则 | 第49页 |
·BP神经网络 | 第49-53页 |
·BP算法基本思想 | 第50页 |
·BP网络原理及模型 | 第50-51页 |
·网络误差与权值调整 | 第51-53页 |
·基于BP神经网络补偿的网络控制系统PID控制器 | 第53-57页 |
·控制器结构 | 第53-55页 |
·BP算法 | 第55-56页 |
·仿真实例 | 第56-57页 |
·小结 | 第57-58页 |
第5章 基于Smith预估补偿的网络PID控制器的设计 | 第58-74页 |
·Smith预估控制器的原理 | 第58-60页 |
·网络控制系统的基本Smith预估控制 | 第60-62页 |
·NCS基本Smith预估控制—改进I | 第62-64页 |
·NCS基本Smith预估控制—改进II(自适应Smith预估) | 第64-66页 |
·网络控制系统的单神经元PID Smith控制 | 第66-72页 |
·单神经元模型 | 第66-67页 |
·单神经元的PID控制 | 第67-70页 |
·自适应PSD | 第70-71页 |
·NCS的单神经元PID Smith控制 | 第71-72页 |
·小结 | 第72-74页 |
第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-78页 |
致谢 | 第78-80页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第80页 |