基于神经网络的压电驱动器非线性迟滞效应的建模与校正
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 压电驱动器及其研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 压电驱动器及压电倾斜镜 | 第15-16页 |
| 1.2.2 压电驱动器特性 | 第16-18页 |
| 1.2.3 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的组织架构 | 第21-24页 |
| 第2章 迟滞非线性现象的建模与控制 | 第24-38页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 建模方法 | 第24-35页 |
| 2.2.1 迟滞物理模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 迟滞唯象模型 | 第26-34页 |
| 2.2.3 智能模型 | 第34-35页 |
| 2.3 控制方法 | 第35-37页 |
| 2.3.1 电荷控制 | 第35-36页 |
| 2.3.2 传统反馈控制 | 第36-37页 |
| 2.3.3 开环控制 | 第37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 压电驱动器迟滞建模 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 建模方法 | 第38-46页 |
| 3.2.1 BP神经网络 | 第40-43页 |
| 3.2.2 空间扩张 | 第43-46页 |
| 3.3 训练算法 | 第46-53页 |
| 3.3.1 训练算法对比 | 第46-50页 |
| 3.3.2 训练算法改进 | 第50-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 压电驱动器迟滞补偿 | 第54-80页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 控制方案设计 | 第54-56页 |
| 4.3 压电驱动器控制实验 | 第56-62页 |
| 4.3.1 实验平台介绍 | 第56-59页 |
| 4.3.2 实验结果分析与讨论 | 第59-62页 |
| 4.4压电倾斜镜控制实验 | 第62-70页 |
| 4.4.1 实验平台介绍 | 第62-66页 |
| 4.4.2 实验结果分析与讨论 | 第66-70页 |
| 4.5双压电驱动器控制实验 | 第70-78页 |
| 4.5.1 实验平台介绍 | 第70-73页 |
| 4.5.2 实验结果分析与讨论 | 第73-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 总结与展望 | 第80-84页 |
| 5.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 5.2 本论文的主要创新点 | 第81页 |
| 5.3 未来工作展望 | 第81-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第94页 |
