基于模糊RBF神经网络的磁悬浮系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 磁悬浮技术发展概况 | 第11-12页 |
| 1.3 模糊神经网络的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 课题的来源及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.5 本论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 磁悬浮系统的分析与建模 | 第16-25页 |
| 2.1 磁悬浮系统简介 | 第16-17页 |
| 2.1.1 基本结构 | 第16页 |
| 2.1.2 工作原理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 磁悬浮控制系统的基本特征 | 第17页 |
| 2.2 磁悬浮系统的建模 | 第17-23页 |
| 2.2.1 系统建模的几条假设 | 第17-18页 |
| 2.2.2 转子运动方程 | 第18页 |
| 2.2.3 电磁力模型 | 第18-20页 |
| 2.2.4 电磁铁中控制电压与电流模型 | 第20页 |
| 2.2.5 系统模型线性化处理 | 第20-23页 |
| 2.3 非线性模型的建立 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 模糊神经网络 | 第25-40页 |
| 3.1 模糊理论基础 | 第25-26页 |
| 3.1.1 模糊集合 | 第25-26页 |
| 3.1.2 模糊逻辑推理及模糊判决 | 第26页 |
| 3.2 神经网络 | 第26-33页 |
| 3.2.1 神经网络模型 | 第26-28页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第28-31页 |
| 3.2.3 RBF神经网络 | 第31-33页 |
| 3.3 模糊RBF神经网络 | 第33-39页 |
| 3.3.1 模糊逻辑推理和RBF神经网络的等价性 | 第33-34页 |
| 3.3.2 模糊RBF神经网络的结构 | 第34-37页 |
| 3.3.3 模糊RBF神经网络结构简化处理 | 第37页 |
| 3.3.4 模糊RBF神经网络的学习算法 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 磁悬浮系统的模糊RBF神经网络PID控制 | 第40-57页 |
| 4.1 MATLAB下建立磁悬浮系统模型 | 第40-41页 |
| 4.1.1 S-函数简介 | 第40-41页 |
| 4.1.2 S-函数建立系统非线性模型 | 第41页 |
| 4.2 磁悬浮系统的常规PID控制 | 第41-44页 |
| 4.3 磁悬浮系统的BP神经网络PID控制 | 第44-49页 |
| 4.3.1 BP神经网络整定PID控制 | 第44-47页 |
| 4.3.2 系统仿真 | 第47-49页 |
| 4.4 磁悬浮系统的模糊RBF神经网络PID控制 | 第49-56页 |
| 4.4.1 模糊RBF神经网络整定PID控制 | 第49-52页 |
| 4.4.2 系统仿真 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
