基于网络时滞补偿的迭代学习算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·网络控制系统的概念与应用 | 第11-13页 |
| ·网络控制系统的若干问题 | 第13-14页 |
| ·网络性能指标和服务质量 | 第14-15页 |
| ·网络控制方法和研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 2 多种时滞补偿算法的分析比较 | 第18-26页 |
| ·网络诱导时滞的产生及对系统稳定性的影响 | 第18页 |
| ·常见时滞补偿算法 | 第18-24页 |
| ·经典控制算法 | 第18-20页 |
| ·先进控制方法 | 第20-24页 |
| ·智能控制方法 | 第24页 |
| ·本文思路 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 迭代学习算法补偿网络时滞 | 第26-44页 |
| ·系统建模 | 第26-27页 |
| ·PD迭代学习控制算法证明 | 第27-30页 |
| ·模糊PD迭代学习控制 | 第30-34页 |
| ·智能控制方法 | 第30-31页 |
| ·自适应模糊PD迭代学习控制 | 第31-34页 |
| ·神经网络PD迭代学习控制 | 第34-35页 |
| ·神经网络控制原理 | 第34页 |
| ·基于BP神经网络PD迭代控制原理 | 第34-35页 |
| ·遗传PD迭代学习控制 | 第35-37页 |
| ·遗传控制原理 | 第35-36页 |
| ·遗传PD迭代学习 | 第36-37页 |
| ·粒子群PD迭代学习控制 | 第37-38页 |
| ·粒子群控制原理 | 第37-38页 |
| ·粒子群PD迭代学习控制 | 第38页 |
| ·实例仿真 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 水箱液位采集控制硬件电路设计和上位机设计 | 第44-61页 |
| ·系统总体方案 | 第44页 |
| ·下位机主控模块 | 第44-47页 |
| ·各个模块功能介绍 | 第47-52页 |
| ·液位采集模块 | 第47-48页 |
| ·液位控制模块 | 第48-49页 |
| ·串口通信模块 | 第49-50页 |
| ·四排数码管显示模块 | 第50-51页 |
| ·电源模块 | 第51-52页 |
| ·水箱液位采集控制上位机设计 | 第52-60页 |
| ·系统需求分析 | 第52页 |
| ·串口通信功能 | 第52-53页 |
| ·网络通信功能 | 第53-56页 |
| ·数据存储 | 第56-60页 |
| ·上位机界面 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 水箱液位控制 | 第61-67页 |
| ·水箱实验平台 | 第61-62页 |
| ·水箱模型 | 第62-64页 |
| ·液位控制效果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结展望 | 第67-68页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 作者简历 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
