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自适应逆控制及其应用研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·引言第12-13页
   ·自适应逆控制的发展第13-15页
   ·本文主要工作及内容安排第15-18页
第2章 预备知识第18-32页
   ·引言第18页
   ·自适应信号处理第18-19页
   ·自适应滤波器第19-24页
     ·自适应线性组合器第19-21页
     ·最速下降和 LMS 算法第21-24页
   ·自适应逆控制的基本思想第24页
   ·自适应逆控制的几种结构第24-29页
     ·基本结构第25-26页
     ·模型参考自适应逆控制第26-27页
     ·扰动消除自适应逆控制结构第27页
     ·完整自适应逆控制结构第27-29页
   ·神经网络第29-30页
   ·感应电机控制第30-32页
第3章 变学习率的 LMS 自适应逆控制第32-46页
   ·引言第32-33页
   ·固定学习率的自适应逆控制算法第33-36页
   ·变学习率 LMS 算法第36-39页
   ·仿真结果第39-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 输入饱和受限系统的自适应逆控制第46-54页
   ·引言第46-47页
   ·问题陈述第47页
   ·输入饱和的自适应逆控制结构第47-52页
     ·输入饱和受限的自适应逆控制结构第47-48页
     ·自适应逆控制约束算法第48-52页
   ·仿真结果第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 基于变学习率神经网络 BP 算法的感应电机自适应逆控制第54-68页
   ·引言第54页
   ·感应电机模型第54-55页
   ·感应电机自适应逆控制第55-62页
     ·基于神经网络的自适应逆控制第55-60页
     ·变步长 BP 算法第60-62页
   ·磁通观测器第62-63页
   ·仿真结果第63-66页
   ·本章小结第66-68页
第6章 总结与展望第68-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
攻读硕士学位期间完成的论文及参加的科研工作第78-79页
学位论文评阅及答辩情况表第79页

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