某火炮电液伺服系统的新型控制策略研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及趋势 | 第8-9页 |
| ·国内外火炮控制发展现状 | 第8页 |
| ·火炮控制系统的发展趋势 | 第8-9页 |
| ·智能控制在电液伺服系统中的应用 | 第9页 |
| ·本文要完成的工作 | 第9-11页 |
| 2 火炮电液伺服系统组成及其模型搭建 | 第11-20页 |
| ·系统的总体结构 | 第11-12页 |
| ·液压系统组成 | 第12-13页 |
| ·搭建Simulink系统模型 | 第13-20页 |
| ·SimHydraulics模块的使用 | 第13-15页 |
| ·火炮电液伺服系统Simulink模型建立 | 第15-20页 |
| 3 基于GA-BP神经网络算法 | 第20-30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第20-24页 |
| ·单神经元模型 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络模型 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络学习 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-28页 |
| ·BP神经网络概述 | 第24页 |
| ·BP神经网络的算法 | 第24-27页 |
| ·BP神经网络的主要特点 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络改进 | 第28-30页 |
| 4 火炮电液伺服系统神经网络辨识 | 第30-44页 |
| ·辨识与建模的基本理论 | 第30-31页 |
| ·系统辨识的一般步骤 | 第31-35页 |
| ·实验数据采集与预处理 | 第32-34页 |
| ·模型结构辨识 | 第34页 |
| ·模型参数辨识 | 第34-35页 |
| ·模型验证 | 第35页 |
| ·电液伺服系统的神经网络辨识 | 第35-40页 |
| ·NNARX模型的确定 | 第36-37页 |
| ·BP网络结构设计 | 第37页 |
| ·神经网络参数的训练 | 第37-38页 |
| ·算法实现的关键技术 | 第38-39页 |
| ·算法步骤 | 第39-40页 |
| ·辨识结果 | 第40-44页 |
| 5 火炮电液伺服系统神经网络自适应控制 | 第44-57页 |
| ·自适应控制概述 | 第44-46页 |
| ·自适应控制的含义 | 第44-45页 |
| ·自适应控制的类型 | 第45-46页 |
| ·基于神经网络的自适应控制 | 第46-49页 |
| ·神经网络模型参考自适应控制 | 第47-48页 |
| ·神经网络自校正自适应控制 | 第48-49页 |
| ·神经网络自适应控制器设计 | 第49-54页 |
| ·神经网络辨识器(NNI)设计 | 第49-51页 |
| ·神经网络控制器(NNC)设计 | 第51-53页 |
| ·神经网络控制器的流程 | 第53-54页 |
| ·仿真结果 | 第54-57页 |
| ·阶跃响应输出及误差曲线 | 第54-55页 |
| ·斜坡响应输出及误差曲线 | 第55-56页 |
| ·正弦响应输出及误差曲线 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
