基于神经网络的主动磁轴承控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·主动磁轴承的特点 | 第8-9页 |
| ·磁轴承的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·神经网络的研究史及现状 | 第10-12页 |
| ·神经网络控制技术在磁轴承控制中的应用 | 第12-13页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本论文的课题资助 | 第14-15页 |
| 第2章 磁轴承工作原理及传统控制器设计 | 第15-28页 |
| ·磁轴承系统的组成原理 | 第15-16页 |
| ·磁轴承数学模型 | 第16-19页 |
| ·电磁力 | 第16-17页 |
| ·电磁力的线性化 | 第17-18页 |
| ·磁轴承转子的运动方程 | 第18-19页 |
| ·磁轴承传统PID控制器的设计 | 第19-23页 |
| ·磁轴承控制系统结构图 | 第19-20页 |
| ·常见经典控制律描述 | 第20-21页 |
| ·PID控制器设计 | 第21-23页 |
| ·传统PID控制的仿真 | 第23-27页 |
| ·仿真平台MATLAB／SIMULINK简介 | 第23-25页 |
| ·磁轴承PID控制的仿真 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 神经网络原理 | 第28-44页 |
| ·神经网络 | 第28-31页 |
| ·神经网络的特点 | 第28-29页 |
| ·神经元模型 | 第29页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-38页 |
| ·BP神经网络原理 | 第31-34页 |
| ·设计BP网络时注意的几点问题 | 第34-35页 |
| ·标准梯度下降法的局限性 | 第35页 |
| ·梯度下降法的几点改进算法 | 第35-38页 |
| ·CMAC神经网络 | 第38-43页 |
| ·CMAC网络的基本结构 | 第39页 |
| ·CMAC输入空间的划分 | 第39-40页 |
| ·CMAC输入非线性映射 | 第40-41页 |
| ·内存杂散技术 | 第41-42页 |
| ·CMAC算法总结 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 磁轴承系统的神经网络辨识 | 第44-54页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第44-49页 |
| ·系统辨识和数学模型 | 第44-45页 |
| ·非线性系统的辨识模型 | 第45-46页 |
| ·神经网络辨识模型的结构 | 第46-49页 |
| ·磁轴承的BP网络辨识 | 第49-52页 |
| ·BP网络辨识的结构 | 第49页 |
| ·BP网络辨识的算法 | 第49-51页 |
| ·BP网络的训练及泛化研究 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 磁轴承的神经网络控制 | 第54-67页 |
| ·神经网络控制技术综述 | 第54-56页 |
| ·神经网络应用于控制的优点 | 第54-55页 |
| ·神经网络控制系统的类型 | 第55-56页 |
| ·磁轴承的单神经元PID控制 | 第56-58页 |
| ·单神经元PID控制器 | 第56-57页 |
| ·磁轴承的单神经元PID控制 | 第57-58页 |
| ·磁轴承的BP神经网络非线性补偿控制 | 第58-62页 |
| ·补偿控制器原理及结构 | 第58-60页 |
| ·控制器算法推导 | 第60-61页 |
| ·磁轴承的补偿控制仿真 | 第61-62页 |
| ·磁轴承的CMAC神经网络自适应控制 | 第62-66页 |
| ·自适应控制方案的提出 | 第62-63页 |
| ·CMAC自适应控制器的结构及算法 | 第63-64页 |
| ·磁轴承的CMAC自适应控制仿真 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的文章 | 第73页 |
