摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
·研究背景及意义 | 第10-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-15页 |
·智能控制的发展及现状 | 第12页 |
·倒立摆控制的研究现状 | 第12-14页 |
·虚拟技术的研究现状 | 第14-15页 |
·本文的研究内容 | 第15-17页 |
第二章 平面倒立摆系统模型的研究 | 第17-37页 |
·平面倒立摆系统的构成 | 第17-19页 |
·平面倒立摆系统的硬件构成 | 第17-18页 |
·平面倒立摆系统的实控软件 | 第18-19页 |
·平面倒立摆的动力学模型 | 第19-35页 |
·平面倒立摆的建模方法 | 第19-20页 |
·平面一级倒立摆的动力学模型 | 第20-23页 |
·平面二级倒立摆的动力学模型 | 第23-28页 |
·平面三级倒立摆的动力学模型 | 第28-35页 |
·平面倒立摆的性能分析 | 第35-36页 |
·平面倒立摆的稳定性 | 第35-36页 |
·平面倒立摆的能控性 | 第36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第三章 平面倒立摆的线性二次型最优控制 | 第37-44页 |
·线性二次型最优控制 | 第37-39页 |
·线性二次型最优控制原理 | 第37-38页 |
·加权矩阵Q和R的确定原则 | 第38-39页 |
·平面一级倒立摆的线性二次型最优控制 | 第39-41页 |
·加权矩阵Q和R的确定 | 第39-40页 |
·系统的LQR实时控制结果 | 第40-41页 |
·平面二级倒立摆的线性二次型最优控制 | 第41-43页 |
·加权矩阵Q和R的确定 | 第41页 |
·系统的LQR实时控制结果 | 第41-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第四章 平面倒立摆的自适应神经模糊控制 | 第44-56页 |
·人工神经网络与模糊控制系统 | 第44-45页 |
·人工神经网络 | 第44页 |
·模糊控制系统 | 第44-45页 |
·模糊神经网络 | 第45页 |
·自适应神经模糊推理系统 | 第45-49页 |
·ANFIS的原理概述 | 第45-46页 |
·ANFIS的结构描述 | 第46-47页 |
·ANFIS的学习算法 | 第47-48页 |
·基于MATLAB的ANFIS设计步骤 | 第48-49页 |
·平面一级倒立摆的ANFIS建模与控制 | 第49-52页 |
·平面一级倒立摆的ANFIS建模 | 第49-51页 |
·平面一级倒立摆的ANFIS控制 | 第51-52页 |
·平面二级倒立摆的ANFIS建模与控制 | 第52-55页 |
·平面二级倒立摆的ANFIS建模 | 第52-53页 |
·平面二级倒立摆的ANFIS控制 | 第53-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第五章 平面倒立摆的遗传优化控制 | 第56-67页 |
·遗传算法 | 第56-58页 |
·遗传优化控制 | 第58-60页 |
·遗传优化控制概述 | 第58页 |
·遗传算法优化状态反馈控制 | 第58-59页 |
·基于神经网络的遗传优化控制 | 第59页 |
·基于模糊推理的遗传优化控制 | 第59-60页 |
·平面一级倒立摆的遗传优化控制 | 第60-63页 |
·遗传优化控制器的设计 | 第60-62页 |
·平面一级倒立摆的遗传优化控制 | 第62-63页 |
·平面二级倒立摆的遗传优化控制 | 第63-65页 |
·遗传优化控制器的设计 | 第63-64页 |
·平面二级倒立摆的遗传优化控制 | 第64-65页 |
·三种控制方法的比较 | 第65-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第六章 平面三级倒立摆的虚拟样机设计与控制 | 第67-77页 |
·ADAMS软件 | 第67-69页 |
·ADAMS与MATLAB联合控制 | 第69页 |
·平面三级倒立摆的虚拟样机 | 第69-72页 |
·虚拟样机几何建模 | 第69-71页 |
·添加约束及作用力 | 第71-72页 |
·ADAMS与MATLAB/Simulink联合仿真 | 第72-76页 |
·指定输入输出变量 | 第72页 |
·联合仿真参数设置 | 第72-73页 |
·联合仿真结果 | 第73-76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
结论 | 第77-79页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
附录A | 第84-87页 |
附录B | 第87-88页 |
附录C | 第88-89页 |
附录D | 第89页 |