| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外倒立摆控制技术的研究现状及发展方向 | 第11-13页 |
| ·倒立摆控制技术的研究现状 | 第11-13页 |
| ·倒立摆控制技术的发展趋势 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 三级倒立摆建模和模糊神经网络理论 | 第15-28页 |
| ·三级倒立摆的系统建模 | 第15-21页 |
| ·三级倒立摆装置组成及简化结构 | 第15-17页 |
| ·三级倒立摆的数学建模 | 第17-20页 |
| ·三级倒立摆的仿真模型 | 第20-21页 |
| ·模糊神经网络理论 | 第21-27页 |
| ·模糊推理和神经网络结合的优势 | 第21-23页 |
| ·模糊推理与神经网络结合的形式 | 第23-24页 |
| ·基于Mamdani 模型的模糊神经网络 | 第24-25页 |
| ·基于Takagi-Sugeno 模型的模糊神经网络 | 第25-27页 |
| ·两种模糊神经网络的特点 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 输入变量变论域的模糊神经网络控制 | 第28-46页 |
| ·控制器的设计目标及原则 | 第28页 |
| ·系统的状态信息融合 | 第28-32页 |
| ·状态变量合成思想 | 第28-29页 |
| ·综合系数K 的获取方法 | 第29-30页 |
| ·基于状态变量合成思想的控制器结构 | 第30-32页 |
| ·输入变量加权变论域的控制器设计 | 第32-35页 |
| ·相对变论域的控制思想 | 第32-33页 |
| ·基于相对变论域思想的控制器结构 | 第33-35页 |
| ·自适应模糊神经网络的结构及参数确定 | 第35-39页 |
| ·自适应模糊神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·自适应模糊神经网络的参数确定 | 第36-39页 |
| ·仿真结果及对比分析 | 第39-45页 |
| ·变论域模糊神经控制系统的仿真结果及分析 | 第39-42页 |
| ·几种控制算法的对比分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于优先变量的模糊神经网络控制 | 第46-64页 |
| ·状态变量合成法的不足 | 第46页 |
| ·变量的优先度分析 | 第46-47页 |
| ·基于误差前馈补偿的模糊神经网络控制 | 第47-54页 |
| ·基于误差前馈补偿的模糊神经网络结构 | 第47-50页 |
| ·控制器参数的优化确定 | 第50-51页 |
| ·仿真结果及分析 | 第51-54页 |
| ·基于优先规则的模糊神经网络控制 | 第54-63页 |
| ·输入变量的隶属云描述 | 第54-56页 |
| ·基于优先规则的模糊神经网络结构 | 第56-60页 |
| ·控制器与专家控制的结合 | 第60-61页 |
| ·网络参数的优化确定 | 第61页 |
| ·仿真结果及分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |