| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景 | 第11-14页 |
| ·基于模型控制通道在线辨识的振动主动控制技术 | 第14-16页 |
| ·基于神经网络的振动主动控制技术 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 神经网络系统辨识及控制理论 | 第19-31页 |
| ·神经网络理论基础 | 第19-23页 |
| ·人工神经元 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第21-22页 |
| ·存储和映射 | 第22-23页 |
| ·神经网络的训练 | 第23页 |
| ·神经网络系统辨识理论 | 第23-28页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-25页 |
| ·基于神经网络的系统辨识原理 | 第25-27页 |
| ·非线性动态系统模型与辨识 | 第27-28页 |
| ·神经网络控制理论 | 第28-30页 |
| ·神经网络控制的设计与实现 | 第29页 |
| ·神经自校正控制 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于神经网络的系统辨识 | 第31-48页 |
| ·基于神经网络结构的系统辨识 | 第31-36页 |
| ·神经网络模型的选择 | 第31页 |
| ·基于神经网络的系统辨识 | 第31-32页 |
| ·NARMA-L2 模型内部参数调整 | 第32-36页 |
| ·以飞机垂直尾翼为对象的离线辨识实验研究 | 第36-38页 |
| ·实验硬件平台介绍 | 第36-37页 |
| ·实验软件平台介绍 | 第37页 |
| ·实验研究及结果分析 | 第37-38页 |
| ·以悬臂梁为对象的在线辨识实验研究 | 第38-47页 |
| ·实验硬件平台介绍 | 第38-41页 |
| ·实验软件平台介绍 | 第41-44页 |
| ·实验研究及结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于神经网络的模型离线辨识的振动主动控制 | 第48-60页 |
| ·神经自校正控制器设计 | 第48-50页 |
| ·神经自校正控制仿真 | 第50-53页 |
| ·神经自校正控制实验研究 | 第53-55页 |
| ·实验硬件平台介绍 | 第53-54页 |
| ·实验软件平台介绍 | 第54-55页 |
| ·神经自校正控制实验及结果分析 | 第55-58页 |
| ·激励信号为 6Hz 对应的控制实验结果 | 第55-56页 |
| ·激励信号为 2~15Hz 对应的控制实验结果 | 第56-57页 |
| ·激励信号为 2~50Hz 对应的控制实验结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于神经网络模型在线辨识的振动主动控制 | 第60-74页 |
| ·振动主动控制器的理论设计 | 第60-61页 |
| ·神经网络在线学习算法 | 第61-65页 |
| ·基于模型在线辨识的振动主动控制实验研究 | 第65-67页 |
| ·振动主动控制实验硬件平台 | 第65-66页 |
| ·振动主动控制实验软件平台 | 第66-67页 |
| ·基于模型在线辨识的振动主动控制实验及其结果分析 | 第67-72页 |
| ·单频外扰时的振动主动控制实验 | 第67-71页 |
| ·窄带外扰时的振动主动控制实验 | 第71-72页 |
| ·控制通道在线辨识与离线辨识的神经网络控制方法的比较 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 全文总结和展望 | 第74-76页 |
| ·全文总结 | 第74-75页 |
| ·研究工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |