| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 倒立摆研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 神经网络研究的意义 | 第10页 |
| 1.2 倒立摆的发展概况 | 第10-11页 |
| 1.3 神经网络发展概况 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 参考文献 | 第14-15页 |
| 第二章 倒立摆系统的建模和定性分析 | 第15-25页 |
| 2.1 系统建模的意义 | 第15页 |
| 2.2 倒立摆系统的物理模型分析 | 第15-19页 |
| 2.3 倒立摆系统的数学建模 | 第19页 |
| 2.4 基于 SimMechanics 工具箱的倒立摆系统物理建模 | 第19-22页 |
| 2.4.1 SimMechanics 简介 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于 SimMechanics 的直线一级倒立摆系统建模 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 参考文献 | 第23-25页 |
| 第三章 神经网络控制方法的应用 | 第25-35页 |
| 3.1 神经网络的定义和特点 | 第25-26页 |
| 3.2 神经网路的结构 | 第26-27页 |
| 3.2.1 前馈神经网络 | 第26-27页 |
| 3.2.2 反馈神经网络 | 第27页 |
| 3.3 神经网络的训练 | 第27页 |
| 3.4 神经网络研究热点 | 第27-28页 |
| 3.4.1 传统控制理论的局限性 | 第27页 |
| 3.4.2 神经网络控制系统 | 第27-28页 |
| 3.5 BP 神经网络在控制中的应用 | 第28-31页 |
| 3.5.1 BP 神经网络架构 | 第28-29页 |
| 3.5.2 BP 算法原理 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 第四章 BP 神经网络在倒立摆控制中的应用 | 第35-45页 |
| 4.1 神经网络控制器的结构及设计 | 第35-38页 |
| 4.2 神经网络的训练 | 第38-40页 |
| 4.3 倒立摆仿真和实时控制实验 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 第五章 神经网络倒立摆控制算法自平衡小车中的应用 | 第45-55页 |
| 5.1 自平衡小车的硬件设计 | 第45-46页 |
| 5.2 自平衡小车的车身结构设计 | 第46-47页 |
| 5.3 小车硬件电路设计 | 第47-51页 |
| 5.3.1 光电编码器 | 第47-48页 |
| 5.3.2 陀螺仪 | 第48页 |
| 5.3.3 加速度计和电源 | 第48-50页 |
| 5.3.4 主控制器 | 第50-51页 |
| 5.4 自平衡小车的控制 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
| 第六章 结束语 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |