| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究的背景和意义 | 第12-19页 |
| 1.2.1 射电天文望远镜发展及伺服转台应用概况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 雷达发展及伺服转台应用概况 | 第14-17页 |
| 1.2.3 测试转台发展及伺服转台应用概况 | 第17-18页 |
| 1.2.4 拟解决的科学问题和研究意义 | 第18-19页 |
| 1.3 伺服转台主要研究方向 | 第19-24页 |
| 1.3.1 结构优化设计 | 第19页 |
| 1.3.2 高精度检测技术及元件 | 第19-20页 |
| 1.3.3 驱动机构性能及驱动技术 | 第20-21页 |
| 1.3.4 摩擦等扰动因素建模 | 第21-22页 |
| 1.3.5 控制策略研究（电机驱动伺服转台） | 第22-24页 |
| 1.4 主要研究内容及论文的章节安排 | 第24-29页 |
| 第二章 伺服转台硬件系统介绍与结构分析 | 第29-44页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 XX1型号雷达伺服转台(前馈-模糊PID控制对象) | 第29-34页 |
| 2.2.1 某XX1型号雷达天线伺服转台硬件系统介绍 | 第29-32页 |
| 2.2.2 伺服电机及驱动器型号 | 第32-34页 |
| 2.2.3 工作原理和过程 | 第34页 |
| 2.3 XX2型号伺服系统转台结构介绍及非线性因素分析 | 第34-44页 |
| 2.3.1 XX2型号机载雷达伺服转台分系统组成 | 第34-35页 |
| 2.3.2 伺服转台机械结构介绍 | 第35-37页 |
| 2.3.3 伺服转台控制器硬件设计 | 第37-39页 |
| 2.3.4 伺服转台线性机理分析 | 第39-41页 |
| 2.3.5 伺服转台非线性因素机理分析 | 第41-44页 |
| 第三章 伺服转台模糊PID与前馈智能控制 | 第44-65页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 模糊控制的基础理论 | 第45-49页 |
| 3.2.1 模糊集与隶属度函数 | 第45-48页 |
| 3.2.2 模糊规则与模糊推理 | 第48-49页 |
| 3.2.3 模糊控制器的结构 | 第49页 |
| 3.3 基于前馈补偿和模糊控制的智能控制器设计 | 第49-61页 |
| 3.3.1 原有PID控制策略和控制效果 | 第49-50页 |
| 3.3.2 前馈控制理论 | 第50-52页 |
| 3.3.3 基于前馈补偿和模糊控制的智能控制策略 | 第52-57页 |
| 3.3.4 仿真研究与实际控制效果 | 第57-61页 |
| 3.4 伺服转台控制系统的稳定性分析与鲁棒性分析 | 第61-64页 |
| 3.4.1 稳定性证明 | 第62-63页 |
| 3.4.2 鲁棒性分析 | 第63-64页 |
| 3.5 小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于Hammerstein模型的雷达伺服转台非线性建模 | 第65-87页 |
| 4.1 引言 | 第65-67页 |
| 4.2 伺服系统转台建模的研究现状 | 第67-69页 |
| 4.2.1 伺服系统转台建模的国外研究现状 | 第67-68页 |
| 4.2.2 伺服系统转台建模的国内研究现状 | 第68页 |
| 4.2.3 伺服系统转台建模的研究现状分析 | 第68-69页 |
| 4.3 伺服系统转台Hammerstein非线性系统辨识建模 | 第69-86页 |
| 4.3.1 非线性Hammerstein模型及其建模 | 第69-71页 |
| 4.3.2 递推工具变量-粒子群算法RIV-PSO | 第71-75页 |
| 4.3.3 RIV-PSO算法收敛性分析与证明 | 第75-81页 |
| 4.3.4 基于RIV-PSO的伺服转台非线性Hammerstein模型参数辨识 | 第81-84页 |
| 4.3.5 Hammerstein模型准确性验证 | 第84-86页 |
| 4.4 小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于Hammerstein模型的非线性预测控制器设计与实现 | 第87-105页 |
| 5.1 引言 | 第87-89页 |
| 5.2 PFC的基本原理 | 第89-94页 |
| 5.2.1 基函数 | 第91页 |
| 5.2.2 预测模型 | 第91-92页 |
| 5.2.3 参考轨迹 | 第92-93页 |
| 5.2.4 误差估计及滚动优化 | 第93-94页 |
| 5.3 Hammerstein 模型的 NPFC 控制 | 第94-104页 |
| 5.3.1 基于Hammerstein结构的NPFC控制器结构 | 第94-95页 |
| 5.3.2 线性子控制器设计 | 第95-99页 |
| 5.3.3 全局非线性预测函数控制NPFC实现 | 第99-104页 |
| 5.4 小结 | 第104-105页 |
| 第六章 伺服转台的非线性切换模型建立 | 第105-131页 |
| 6.1 引言 | 第105页 |
| 6.2 切换系统理论基础与发展现状 | 第105-109页 |
| 6.2.1 切换系统概述 | 第105-106页 |
| 6.2.2 切换系统的建模方法 | 第106-107页 |
| 6.2.3 切换信号的分类 | 第107-108页 |
| 6.2.4 切换系统研究现状 | 第108-109页 |
| 6.3 XX2型号雷达伺服转台的多模型切换系统建模 | 第109-118页 |
| 6.3.1 多模型切换系统建模理论基础及研究路线 | 第109-111页 |
| 6.3.2 伺服转台多模型切换系统建模 | 第111-115页 |
| 6.3.3 有约束多目标优化问题CMOP建立 | 第115-116页 |
| 6.3.4 切换建模补充系统辨识实验 | 第116-118页 |
| 6.4 基于CMOP问题求解的切换系统参数辨识 | 第118-124页 |
| 6.4.1 基于单目标的CMOP问题求解 | 第118-119页 |
| 6.4.2 单目标全面学习粒子群算法 | 第119-120页 |
| 6.4.3 基于启发式的CMOP问题求解 | 第120-121页 |
| 6.4.4 基于Pareto支配的多目标粒子群算法MOPSO | 第121-124页 |
| 6.5 仿真及实验研究 | 第124-130页 |
| 6.5.1 基于单目标CMOP的辨识实验及结果 | 第124-127页 |
| 6.5.2 基于Pareto支配的多目标粒子群算法MOPSO的辨识结果 | 第127-130页 |
| 6.6 小结 | 第130-131页 |
| 第七章 总结与展望 | 第131-136页 |
| 7.1 总结 | 第131-132页 |
| 7.2 本文创新点 | 第132-133页 |
| 7.3 展望 | 第133-136页 |
| 7.3.1 伺服转台的多模型切换控制器设计 | 第133-134页 |
| 7.3.2 伺服转台机械结构与控制器的归一化设计 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-153页 |
| 附图 | 第153-156页 |
| 附表 | 第156-157页 |
| 博士期间研究成果 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159页 |
