| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题来源背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·倒立摆系统的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·智能控制在倒立摆系统中应用的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 倒立摆系统的数学模型 | 第15-26页 |
| ·一级倒立摆的数学模型 | 第15-20页 |
| ·运动方程的推导 | 第17-18页 |
| ·传递函数 | 第18-19页 |
| ·一级直线倒立摆的数学模型 | 第19-20页 |
| ·BP 二级倒立摆的数学模型 | 第20-25页 |
| ·稳定性分析 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 RBF 神经网络控制器的改进 | 第26-39页 |
| ·RBF 神经网络 | 第26-33页 |
| ·RBF 神经网络的结构 | 第26-28页 |
| ·RBF 神经网络的逼近 | 第28-30页 |
| ·网络参数对逼近效果的影响 | 第30-33页 |
| ·Backstepping 方法 | 第33-36页 |
| ·基于Backstepping 方法的RBF 神经网络控制器的设计 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 RBF 神经网络控制器在倒立摆中仿真研究 | 第39-50页 |
| ·RBF 神经网络控制器在直线一级倒立摆中的应用 | 第39-46页 |
| ·直线一级倒立摆的仿真研究 | 第39-45页 |
| ·直线一级倒立摆的实时控制研究 | 第45-46页 |
| ·RBF 神经网络在直线二级倒立摆中的控制 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |