| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·变截面板簧的生产现状 | 第7-8页 |
| ·液压伺服控制系统 | 第8-10页 |
| ·液压伺服控制系统的组成 | 第8页 |
| ·液压伺服控制系统的分类 | 第8-10页 |
| ·液压伺服控制系统的特点 | 第10页 |
| ·液压伺服系统的智能控制 | 第10-12页 |
| ·课题来源和主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 变截面板簧成形工艺分析 | 第13-20页 |
| ·变截面板簧的结构特征 | 第13-14页 |
| ·变截面成形工艺 | 第14-15页 |
| ·单道次板簧成形工艺的提出 | 第15-17页 |
| ·单道次板簧成形理论基础与数学模型 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 板簧成形电液伺服控制系统的设计 | 第20-38页 |
| ·液压伺服控制系统的工作原理 | 第20-21页 |
| ·板簧成形电液伺服控制系统的结构 | 第21-23页 |
| ·板簧成形电液伺服控制系统的原理 | 第23页 |
| ·板簧成形电液伺服控制系统的数学模型 | 第23-31页 |
| ·伺服放大器 | 第24页 |
| ·电液伺服阀 | 第24页 |
| ·非对称液压缸 | 第24-27页 |
| ·位移传感器 | 第27页 |
| ·液压元件选型及参数确定 | 第27-31页 |
| ·简化数学模型 | 第31-32页 |
| ·板簧成形电液伺服控制系统的稳定性分析 | 第32-36页 |
| ·乃奎斯特稳定判据 | 第32页 |
| ·伯德稳定判据 | 第32-34页 |
| ·系统的稳态误差分析 | 第34-36页 |
| ·电液伺服控制系统的非线性因素和参数时变性 | 第36-37页 |
| ·伺服阀的死区非线性 | 第36页 |
| ·阀控液压缸参数的时变性 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 PID神经网络及其控制系统研究 | 第38-53页 |
| ·PID控制及其与神经网络的结合 | 第38-40页 |
| ·传统PID控制的特点 | 第38-39页 |
| ·PID控制和神经网络的结合 | 第39-40页 |
| ·PID神经网络的特点和算法 | 第40-42页 |
| ·PID神经网络的主要特点 | 第40-41页 |
| ·PID神经元的结构 | 第41-42页 |
| ·PID神经网络的基本形式 | 第42页 |
| ·单变量PID神经网络控制系统 | 第42-49页 |
| ·SPIDNN控制系统的结构 | 第43页 |
| ·SPIDNN控制系统的前向算法 | 第43-44页 |
| ·SPIDNN控制系统的反传学习算法 | 第44-46页 |
| ·SPIDNN控制系统的稳定性分析 | 第46-47页 |
| ·SPIDNN控制系统的改进 | 第47-49页 |
| ·两变量PID神经网络控制系统 | 第49-51页 |
| ·两变量PIDNN控制系统的结构 | 第49页 |
| ·两变量PIDNN控制系统的稳定性分析及改进 | 第49-51页 |
| ·基于神经网络的板簧成形电液伺服控制系统设计 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 单道次板簧成形电液伺服控制系统仿真 | 第53-65页 |
| ·基于神经网络的V轧成形电液伺服控制系统仿真 | 第53-60页 |
| ·数学模型处理 | 第53-54页 |
| ·编写仿真程序 | 第54-56页 |
| ·仿真结果分析 | 第56-60页 |
| ·基于神经网络的H轧成形和拉料电液伺服控制系统仿真 | 第60-62页 |
| ·单道次板簧成形电液伺服控制系统仿真 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第70页 |