| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 本文研究背景 | 第10页 |
| 1.3 发展历史、国内外现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 非线性系统的智能控制方法概述 | 第14-23页 |
| 2.1 经典控制方法 | 第14-15页 |
| 2.2 现代控制方法 | 第15-17页 |
| 2.3 智能控制方法 | 第17-18页 |
| 2.4 模糊控制 | 第18-22页 |
| 2.4.1 模糊集合 | 第18-19页 |
| 2.4.2 隶属度函数及其确定 | 第19-21页 |
| 2.4.3 模糊控制器工作原理 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 粒计算理论与模糊粒函数 | 第23-31页 |
| 3.1 粒与粒结构 | 第23-24页 |
| 3.1.1 粒 | 第23-24页 |
| 3.1.2 粒层次 | 第24页 |
| 3.1.3 分层结构 | 第24页 |
| 3.2 粒计算的研究内容 | 第24-26页 |
| 3.2.1 粒化 | 第24-25页 |
| 3.2.2 粒的计算 | 第25-26页 |
| 3.3 基于粒计算理论的粒函数方法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 粒函数概念与表现形式 | 第26-27页 |
| 3.3.2 模糊信息粒化方法 | 第27页 |
| 3.3.3 模糊粒函数、点响应函数的转换 | 第27-29页 |
| 3.3.4 用模糊粒函数分析模糊控制器 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 两轮自平衡机器人模糊控制系统设计 | 第31-46页 |
| 4.1 两轮自平衡机器人系统的数学模型 | 第31-36页 |
| 4.1.1 坐标系的建立 | 第31-32页 |
| 4.1.2 基于牛顿力学的动力学模型 | 第32-33页 |
| 4.1.3 系统模型的线性化 | 第33-35页 |
| 4.1.4 系统分析 | 第35-36页 |
| 4.2 模糊控制系统设计 | 第36-39页 |
| 4.2.1 传统控制系统结构 | 第36-37页 |
| 4.2.2 模糊控制系统的结构 | 第37-38页 |
| 4.2.3 模糊控制器类型 | 第38-39页 |
| 4.3 两轮自平衡机器人模糊控制器设计 | 第39-45页 |
| 4.3.1 位置模糊控制器设计 | 第39-40页 |
| 4.3.2 角度模糊控制器设计 | 第40-42页 |
| 4.3.3 串联模糊控制器设计 | 第42-43页 |
| 4.3.4 串联型模糊控制器系统分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于粒函数的模糊控制及自适应智能控制器设计 | 第46-57页 |
| 5.1 基于粒函数的模糊控制系统 | 第46-53页 |
| 5.1.1 粒函数与模糊控制 | 第46-47页 |
| 5.1.2 两轮自平衡机器人粒函数模糊控制器设计 | 第47-50页 |
| 5.1.3 控制器仿真结果分析 | 第50-53页 |
| 5.2 基于粒函数的自适应智能控制器设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 变论域伸缩因子的自适应机理 | 第53-55页 |
| 5.2.2 粒函数自适应模糊控制器 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 未来展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |