二级倒立摆系统的模糊控制策略研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-16页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7页 |
| ·模糊控制的基本原理 | 第7-9页 |
| ·模糊控制的工作原理 | 第7-8页 |
| ·模糊控制的特点 | 第8-9页 |
| ·模糊控制的发展概况 | 第9-11页 |
| ·模糊控制的产生与发展 | 第9-10页 |
| ·模糊控制的研究现状与发展方向 | 第10-11页 |
| ·倒立摆控制的研究概况 | 第11-15页 |
| ·倒立摆控制的产生与发展 | 第11-12页 |
| ·倒立摆控制的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 二级倒立摆的建模分析与状态反馈控制 | 第16-29页 |
| ·二级倒立摆的工作原理 | 第16-17页 |
| ·二级倒立摆的数学建模 | 第17-22页 |
| ·二级倒立摆非线性模型的线性化 | 第22-24页 |
| ·二级倒立摆系统的性能分析 | 第24-25页 |
| ·稳定性分析 | 第24页 |
| ·能控性分析 | 第24-25页 |
| ·能观性分析 | 第25页 |
| ·二级倒立摆的状态反馈控制 | 第25-29页 |
| ·基于极点配置法的状态反馈控制器的设计 | 第25-27页 |
| ·线性二次型最优控制器的设计 | 第27-29页 |
| 第三章 二级倒立摆的模糊控制策略 | 第29-44页 |
| ·基于信息融合的模糊控制 | 第29-33页 |
| ·信息融合技术 | 第29-30页 |
| ·基于信息融合的模糊控制器设计 | 第30-33页 |
| ·基于T-S 模型的模糊控制 | 第33-38页 |
| ·T-S 模型结构与特点 | 第33-34页 |
| ·基于T-S 模型的常规模糊控制器设计 | 第34-35页 |
| ·基于 T-S 模型的逐级模糊控制器设计 | 第35-38页 |
| ·基于自适应神经网络的模糊控制 | 第38-44页 |
| ·自适应神经—模糊推理系统（ANFIS） | 第38-41页 |
| ·基于自适应神经网络的模糊控制器设计 | 第41-44页 |
| 第四章 二级倒立摆控制的仿真研究 | 第44-60页 |
| ·二级倒立摆的非线性仿真模型 | 第44-46页 |
| ·S 函数的工作原理 | 第44-45页 |
| ·基于S 函数的二级倒立摆仿真模型 | 第45-46页 |
| ·二级倒立摆控制的仿真研究 | 第46-55页 |
| ·状态反馈控制仿真 | 第46-51页 |
| ·基于信息融合的模糊控制仿真 | 第51-52页 |
| ·基于T-S 模型的模糊控制仿真 | 第52-53页 |
| ·基于自适应神经网络的模糊控制仿真 | 第53-55页 |
| ·二级倒立摆控制的仿真结果分析 | 第55-60页 |
| ·仿真结果对比分析 | 第55-58页 |
| ·算法对比分析 | 第58-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
| 附录 二级倒立摆模型及控制算法源程序 | 第68-73页 |
