基于神经网络的轮式装载机防滑差速器的控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·限滑差速器国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外发展状况 | 第12-14页 |
| ·国内概况 | 第14-15页 |
| ·防滑差速器的控制算法 | 第15-17页 |
| ·逻辑门限值控制 | 第16页 |
| ·最优控制 | 第16页 |
| ·PID控制 | 第16-17页 |
| ·模糊控制 | 第17页 |
| ·神经网络控制 | 第17页 |
| ·课题背景及主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 差速器的结构研究与工作原理 | 第19-30页 |
| ·差速器 | 第19-20页 |
| ·普通差速器 | 第20-22页 |
| ·结构分析 | 第20页 |
| ·普通差速器的工作原理 | 第20-22页 |
| ·摩擦片被动限滑差速器 | 第22-25页 |
| ·结构分析 | 第22-24页 |
| ·摩擦片被动限滑差速器的工作原理 | 第24-25页 |
| ·电磁式主动限滑差速器 | 第25-29页 |
| ·选型分析 | 第25-26页 |
| ·结构设计分析 | 第26-27页 |
| ·电磁式主动限滑差速器的工作原理 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于BP神经网络的PID控制算法研究 | 第30-40页 |
| ·PID控制原理 | 第30-32页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第31-32页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第32页 |
| ·BP神经网络的模型 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络层数的确定 | 第33页 |
| ·BP神经网络输入层和输出层的设计 | 第33页 |
| ·BP神经网络隐含层神经元个数 | 第33-34页 |
| ·基于BP神经网络的PID控制器学习算法 | 第34-38页 |
| ·BP神经网络的前向计算 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络的误差反向传播 | 第36-38页 |
| ·基于神经网络PID的限滑差速器控制 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 ZL50 装载机车辆系统动力学模型 | 第40-58页 |
| ·装载机动力传动系统 | 第40-41页 |
| ·发动机和液力变矩器模型 | 第41-50页 |
| ·发动机模型 | 第41-44页 |
| ·液力变矩器模型 | 第44-47页 |
| ·发动机与液力变矩器的匹配 | 第47-50页 |
| ·变速器模型 | 第50-51页 |
| ·驱动桥模型 | 第51-52页 |
| ·轮胎模型 | 第52-53页 |
| ·滑转率 | 第52页 |
| ·轮胎数学模型 | 第52-53页 |
| ·整车动力学模型 | 第53-57页 |
| ·直线行驶驱动系统动力学模型 | 第53-56页 |
| ·转向过程运动学分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 整车仿真与分析 | 第58-70页 |
| ·概述 | 第58-59页 |
| ·三种分离的路面仿真 | 第59-61页 |
| ·直线行驶仿真 | 第61-65页 |
| ·前轮驱动直线行驶 | 第61-63页 |
| ·四轮驱动直线行驶 | 第63-65页 |
| ·转向行驶仿真 | 第65-69页 |
| ·前轮驱动转向行驶 | 第65-68页 |
| ·四轮驱动转向行驶 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·全文总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第76页 |
