两轮自平衡小车大范围镇定方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·两轮自平衡小车的研究意义 | 第8-9页 |
| ·两轮自平衡小车的发展历程和国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究成果 | 第11页 |
| ·两轮自平衡机器人的国内外研究分析总结 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 两轮自平衡小车的硬件构成 | 第14-24页 |
| ·两轮自平衡小车的硬件部分 | 第14-16页 |
| ·两轮自平衡小车的硬件组成 | 第16-19页 |
| ·控制器的选择 | 第16-17页 |
| ·驱动单元 | 第17-18页 |
| ·传感器单元 | 第18-19页 |
| ·系统的硬件电路设计 | 第19-21页 |
| ·传感器输出信号滤波电路的设计 | 第19-20页 |
| ·传感器转换电路 | 第20-21页 |
| ·滤波、放大及其电流转电压的转换电路 | 第21页 |
| ·电压调零转化电路 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-24页 |
| 第三章 两轮自平衡小车系统模型的分析 | 第24-34页 |
| ·小车的非线性模型 | 第24-26页 |
| ·基于泰勒级数非线性模型的近似线性化 | 第26-28页 |
| ·小车系统的能控、能观性分析 | 第28-30页 |
| ·能控性分析 | 第29页 |
| ·能观性分析 | 第29-30页 |
| ·小车系统的稳定性分析 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于不同线性化模型的控制器设计 | 第34-56页 |
| ·状态反馈控制器 | 第34-39页 |
| ·状态反馈控制器的设计 | 第34-37页 |
| ·消除静差 | 第37-38页 |
| ·状态反馈控制器对非线性系统的控制效果分析 | 第38-39页 |
| ·基于最优控制思想的线性控制器的设计 | 第39-44页 |
| ·最优控制思想 | 第39-41页 |
| ·线性二次型最优控制器的设计 | 第41-43页 |
| ·最优控制器结构参数鲁棒性仿真研究 | 第43-44页 |
| ·自平衡小车的模糊线性化建模及控制器的设计 | 第44-54页 |
| ·模糊线性化方法 | 第44-45页 |
| ·非线性系统的局部模糊系统近似 | 第45-46页 |
| ·局部线性化模型的确定 | 第46-48页 |
| ·基于模糊线性化模型的模糊控制器设计及稳定性分析 | 第48-50页 |
| ·小车的模糊线性化模型 | 第50-52页 |
| ·基于模糊线性化模型的稳定控制器设计 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第五章 自适应神经网络模糊控制 | 第56-74页 |
| ·模糊控制系统 | 第56-59页 |
| ·自适应神经模糊推理系统ANFIS 简介 | 第59-62页 |
| ·ANFIS 的结构 | 第59-61页 |
| ·ANFIS 的学习算法 | 第61页 |
| ·ANFIS 的设计 | 第61-62页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第62-68页 |
| ·常规模糊控制器设计 | 第62-64页 |
| ·基于多点线性化的自适应神经网络模糊控制器的设计 | 第64-66页 |
| ·自适应神经模糊控制器对小车的控制仿真 | 第66-68页 |
| ·基于多点线性化的自适应神经网络模糊控制器的简化 | 第68-70页 |
| ·简化后的模糊控制算法的软件实现 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 结束与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 研究成果 | 第82-83页 |
| 附录 系统的部分M 程序 | 第83-84页 |
