| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 迟滞非线性模型的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 迟滞非线性控制算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-23页 |
| 2.1 压电陶瓷执行器简介 | 第15-17页 |
| 2.1.1 压电陶瓷执行器机理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 压电陶瓷执行器应用 | 第16-17页 |
| 2.2 扩展输入空间法 | 第17-18页 |
| 2.3 Backlash描述函数 | 第18-21页 |
| 2.4 Hammerstein模型 | 第21-22页 |
| 2.4.1 Hammerstein模型结构 | 第21页 |
| 2.4.2 Hammerstein模型辨识方法 | 第21-22页 |
| 2.5 预设性能控制 | 第22页 |
| 2.6 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于极限学习机的迟滞非线性辨识与仿真 | 第23-39页 |
| 3.1 问题描述 | 第23-24页 |
| 3.2 优化的极限学习机算法 | 第24-31页 |
| 3.2.1 单隐层前馈神经网络 | 第25-27页 |
| 3.2.2 极限学习机算法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 万有引力搜索算法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 Isomap等距映射算法 | 第30-31页 |
| 3.3 Hammerstein模型两阶段辨识 | 第31-38页 |
| 3.3.1 Preisach类迟滞算子 | 第31-32页 |
| 3.3.2 迟滞非线性静态模型辨识 | 第32-34页 |
| 3.3.3 迟滞非线性动态模型辨识 | 第34页 |
| 3.3.4 仿真结果 | 第34-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于Backlash描述函数的迟滞非线性建模 | 第39-46页 |
| 4.1 Backlash描述函数迟滞算子 | 第39页 |
| 4.2 基于Backlash描述函数迟滞算子的Hammerstein模型辨识 | 第39-45页 |
| 4.2.1 支持向量回归机 | 第39-40页 |
| 4.2.2 整体建模方案 | 第40-41页 |
| 4.2.3 实验验证 | 第41-45页 |
| 4.3 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 输入受限迟滞非线性系统的预设性能控制 | 第46-56页 |
| 5.1 输入受限性质简介 | 第46-47页 |
| 5.2 问题描述 | 第47-48页 |
| 5.3 控制器设计 | 第48-55页 |
| 5.3.1 扰动项逼近 | 第48页 |
| 5.3.2 辅助补偿系统设计 | 第48-49页 |
| 5.3.3 基于改进误差变换的预设性能反演控制器设计 | 第49-52页 |
| 5.3.4 仿真结果 | 第52-55页 |
| 5.4 小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66页 |
