本质不稳定两轮车辅助平衡装置的智能控制
| 创新性声明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·本质不稳定两轮车的研究意义 | 第7页 |
| ·智能控制概述 | 第7-10页 |
| ·神经网络理论概述 | 第8-9页 |
| ·模糊理论概述 | 第9-10页 |
| ·本文工作 | 第10-11页 |
| 第二章 神经网络控制理论 | 第11-23页 |
| ·神经网络的概述 | 第11-15页 |
| ·神经元模型 | 第11-13页 |
| ·神经网络结构 | 第13-14页 |
| ·神经网络的学习 | 第14-15页 |
| ·BP 神经网络 | 第15-21页 |
| ·BP 网络模型结构 | 第16页 |
| ·BP 网络误差反传学习算法 | 第16-21页 |
| ·神经网络控制 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 模糊控制理论 | 第23-37页 |
| ·模糊集合 | 第23-28页 |
| ·模糊集合与隶属度函数 | 第23-26页 |
| ·模糊集合运算与模糊关系 | 第26-28页 |
| ·模糊推理 | 第28-30页 |
| ·模糊推理系统 | 第30-33页 |
| ·Sugeno 模糊模型 | 第30-31页 |
| ·Mamdani 模糊模型 | 第31-32页 |
| ·输入空间的划分 | 第32-33页 |
| ·模糊控制系统 | 第33-36页 |
| ·模糊控制系统的组成 | 第33-35页 |
| ·模糊控制器的设计原则 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 模糊神经网络控制理论与动态模糊控制理论 | 第37-43页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第37-40页 |
| ·神经网络实现模糊控制的基本原理 | 第37-38页 |
| ·模糊神经网络控制的特点 | 第38页 |
| ·ANFIS:自适应神经-模糊推理系统 | 第38-40页 |
| ·动态模糊控制器 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 两轮自平衡小车的控制器设计 | 第43-59页 |
| ·二轮机器人发展现状 | 第43-45页 |
| ·机器人的定义及其研究意义 | 第43页 |
| ·二轮机器人的发展历程及现状 | 第43-45页 |
| ·两轮自平衡小车的系统简介 | 第45-48页 |
| ·两轮自平衡小车的结构组成 | 第45-46页 |
| ·两轮自平衡小车的数学模型 | 第46-48页 |
| ·两轮自平衡小车的状态反馈控制 | 第48-50页 |
| ·两轮自平衡小车的模糊神经自适应控制 | 第50-54页 |
| ·两轮自平衡小车的动态模糊控制 | 第54-55页 |
| ·三种控制器控制结果比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结束语 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 研究成果 | 第65页 |
