三轴转台的神经网络控制研究及基于RTX控制软件设计
| 1 综述 | 第1-15页 |
| 1．1 课题来源及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1．2 转台发展概述 | 第8-9页 |
| 1．3 转台系统研究主要控制技术问题 | 第9-11页 |
| 1．4 神经网络与自动控制 | 第11-13页 |
| 1．4．1 神经网络发展与现状 | 第11-12页 |
| 1．4．2 神经网络自动控制 | 第12-13页 |
| 1．5 基于RTX的实时软件的特点 | 第13-14页 |
| 1．6 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 三轴转台动力学模型 | 第15-35页 |
| 2．1 引言 | 第15页 |
| 2．2 基本概念和定理 | 第15-19页 |
| 2．2．1 旋转投影变换 | 第15-16页 |
| 2．2．2 转动惯量空间变换 | 第16-17页 |
| 2．2．3 刚体绕定点转动的动力学方程 | 第17-19页 |
| 2．3 三轴转台各框架轴转动惯量 | 第19-24页 |
| 2．3．1 内框轴上的转动惯量 | 第21页 |
| 2．3．2 中框轴上的转动惯量 | 第21-22页 |
| 2．3．3 外框轴上的转动惯量 | 第22-23页 |
| 2．3．4 内、中、外框架轴上的转动惯量 | 第23-24页 |
| 2．4 三轴转台各框架的角速度 | 第24-26页 |
| 2．4．1 外框架的角速度 | 第24-25页 |
| 2．4．2 中框架的角速度 | 第25页 |
| 2．4．3 内框架的角速度 | 第25-26页 |
| 2．5 作用在内、中、外框架轴上的转动力矩 | 第26-28页 |
| 2．5．1 各框架作用在各自框架轴上的转矩 | 第26-27页 |
| 2．5．2 作用在内、中、外框架上的转矩 | 第27-28页 |
| 2．6 控制对象的微分方程 | 第28-29页 |
| 2．7 解耦 | 第29-33页 |
| 2．8 转台控制系统结构 | 第33-34页 |
| 2．9 小结 | 第34-35页 |
| 3 基于 BP神经网络的摩擦力矩补偿 | 第35-49页 |
| 3．1 引言 | 第35页 |
| 3．2 摩擦力矩分析 | 第35-41页 |
| 3．2．1 摩擦力产生的机理 | 第35-36页 |
| 3．2．2 摩擦力模型 | 第36-39页 |
| 3．2．3 转台摩擦力矩分析 | 第39-40页 |
| 3．2．4 摩擦力矩对转台系统的影响及补偿方法 | 第40-41页 |
| 3．3 神经网络在的摩擦力矩补偿中的应用 | 第41-47页 |
| 3．3．1 反向传播神经网络 | 第41-45页 |
| 3．3．2 摩擦力矩的神经网络补偿 | 第45-47页 |
| 3．4 小结 | 第47-49页 |
| 4 神经网络 PID控制 | 第49-62页 |
| 4．1 引言 | 第49-50页 |
| 4．2 基于BP神经网络的PID控制算法 | 第50-53页 |
| 4．3 仿真 | 第53-55页 |
| 4．4 神经网络 PID控制的收敛性和稳定性分析 | 第55-56页 |
| 4．5 网络结构的优化 | 第56-61页 |
| 4．6 小结 | 第61-62页 |
| 5 基于RTX的转台系统控制软件设计与实现 | 第62-70页 |
| 5．1 引言 | 第62页 |
| 5．2 实时操作系统的基本要求 | 第62-63页 |
| 5．3 Windows NT/2000实时性分析 | 第63-64页 |
| 5．4 RTX实时性原理 | 第64-66页 |
| 5．5 三轴转台控制软件设计与实现 | 第66-69页 |
| 5．6 运行结果 | 第69页 |
| 5．7 小结 | 第69-70页 |
| 6 结论 | 第70-72页 |
| 7 参考文献 | 第72-74页 |
| 8 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 9 声明 | 第75-76页 |
| 10 致谢 | 第76页 |
