摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
·倒立摆系统简介 | 第10-11页 |
·直线倒立摆系统 | 第10页 |
·旋转倒立摆系统 | 第10-11页 |
·倒立摆系统的控制算法 | 第11-15页 |
·经典控制理论的方法 | 第11-12页 |
·现代控制理论的方法 | 第12页 |
·智能控制理论的方法 | 第12页 |
·用模糊控制理论控制倒立摆 | 第12-13页 |
·用神经网络控制理论控制倒立摆 | 第13页 |
·模糊控制与神经网络控制相结合控制倒立摆 | 第13-14页 |
·神经网络与遗传算法结合控制倒立摆 | 第14页 |
·神经网络与预测控制算法相结合控制倒立摆 | 第14-15页 |
·用拟人智能控制的方法控制倒立摆 | 第15页 |
·用云模型控制倒立摆 | 第15页 |
·本人所做工作简介 | 第15-17页 |
第二章 非线性系统的控制算法概述 | 第17-24页 |
·经典控制方法 | 第17-18页 |
·相平面法 | 第17页 |
·描述函数法 | 第17页 |
·李亚普诺夫稳定性理论 | 第17-18页 |
·绝对稳定性理论 | 第18页 |
·现代控制方法 | 第18-24页 |
·微分几何控制理论 | 第18-20页 |
·微分代数方法 | 第20页 |
·变结构控制理论 | 第20-21页 |
·模糊控制方法 | 第21页 |
·神经网络方法 | 第21-22页 |
·预测控制 | 第22页 |
·遗传算法 | 第22页 |
·混沌动力学方法 | 第22-24页 |
第三章 倒立摆系统的数学模型 | 第24-31页 |
·一级倒立摆系统的数学模型 | 第24页 |
·二级倒立摆系统的数学模型 | 第24-31页 |
第四章 倒立摆系统的PID控制 | 第31-34页 |
·一级倒立摆系统的PID控制 | 第31页 |
·二级倒立摆系统的PID控制 | 第31-34页 |
第五章 倒立摆系统的LQR控制 | 第34-39页 |
·一级倒立摆的LQR控制仿真 | 第34-36页 |
·二级倒立摆的LQR控制仿真 | 第36-39页 |
第六章 倒立摆系统的模糊控制 | 第39-65页 |
·模糊控制算法概述 | 第39-51页 |
·模糊控制的基本概念 | 第40-44页 |
·模糊控制器的基本原理 | 第44-46页 |
·模糊控制器的设计 | 第46-51页 |
·一级倒立摆的模糊控制 | 第51-55页 |
·模糊控制器的设计 | 第51-54页 |
·仿真结果 | 第54-55页 |
·一级倒立摆的串级模糊控制 | 第55-59页 |
·模糊控制器的设计 | 第55-57页 |
·仿真结果 | 第57-59页 |
·二级倒立摆的状态变量合成模糊控制 | 第59-62页 |
·模糊控制器的设计 | 第60-61页 |
·实验结果 | 第61-62页 |
·二级倒立摆的其它模糊控制 | 第62-65页 |
·串级模糊控制 | 第62-64页 |
·并联模糊控制 | 第64-65页 |
第七章 倒立摆系统的神经网络模糊控制 | 第65-86页 |
·神经网络算法概述 | 第65-70页 |
·感知机(perceptron)模型 | 第65-68页 |
·BP神经网络算法 | 第68-70页 |
·神经网络模糊控制基础 | 第70-81页 |
·基于Mamdani模型的模糊神经网络 | 第71-79页 |
·基于T-S模型的模糊神经网络 | 第79-81页 |
·一级倒立摆自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)设计 | 第81-86页 |
·模糊控制器的设计 | 第82-83页 |
·自适应神经网络模糊系统的训练 | 第83-85页 |
·仿真结果 | 第85-86页 |
第八章 实际倒立摆系统的控制 | 第86-99页 |
·实际倒立摆系统简介 | 第86页 |
·一级倒立摆实时PID控制 | 第86-90页 |
·一级倒立摆实时LQR控制 | 第90-91页 |
·二级倒立摆实时LQR控制 | 第91-92页 |
·一级倒立摆的模糊控制 | 第92-99页 |
·基于MAMDANI模型的模糊控制 | 第92-97页 |
·基于T-S模型的模糊控制 | 第97-99页 |
第九章 结束语 | 第99-101页 |
参考文献 | 第101-105页 |
致谢 | 第105-106页 |
作者攻读硕士期间发表的论文 | 第106页 |