| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 超声波电机概述 | 第9-13页 |
| 1.1.1 超声波电机的发展历史 | 第9-10页 |
| 1.1.2 超声波电机的分类 | 第10-11页 |
| 1.1.3 超声波电机的特点 | 第11-12页 |
| 1.1.4 超声波电机的应用 | 第12-13页 |
| 1.2 超声波电机控制技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 超声波电机速度控制研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 超声波电机位置控制研究的现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本论文的研究内容和意义 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究的意义 | 第17-18页 |
| 第二章 行波超声波电机的运行原理与驱动控制 | 第18-26页 |
| 2.1 行波超声波电机的基本结构与运行机理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 行波超声波电机的结构特点 | 第18页 |
| 2.1.2 行波超声波电机的运行原理及定子行波的产生 | 第18-21页 |
| 2.2 行波超声波电机驱动控制原理 | 第21-25页 |
| 2.2.1 行波超声波电机速度控制原理与方法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 行波超声波电机的驱动方式 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波的超声波电机测速控制系统 | 第26-38页 |
| 3.1 超声波电机测控系统的组成 | 第26-29页 |
| 3.2 基于M测速法的系统设计 | 第29-31页 |
| 3.2.1 圆光栅测角系统 | 第29-30页 |
| 3.2.2 M测速法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波的M测速算法改进 | 第31-37页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于卡尔曼滤波测速系统的设计 | 第33-36页 |
| 3.3.3 测速系统仿真结果分析 | 第36页 |
| 3.3.4 卡尔曼滤波测速算法的改进 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于RBFNN辨识的单神经元自适应PID的超声波电机速度控制 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 RBF神经网络 | 第39-42页 |
| 4.2.1 RBF神经网络结构模型 | 第39-41页 |
| 4.2.2 RBF神经网络学习算法 | 第41-42页 |
| 4.3 自适应RBFNN参数辨识 | 第42-46页 |
| 4.3.1 RBFNN的离线训练 | 第42-43页 |
| 4.3.2 RBFNN的在线参数调整 | 第43页 |
| 4.3.3 仿真实例以及结果分析 | 第43-46页 |
| 4.4 基于RBFN自适应PID控制的超声波电机控制系统 | 第46-50页 |
| 4.4.1 单神经元自适应PID控制器 | 第46-47页 |
| 4.4.2 基于RBFNN辨识的单神经元PID控制器设计 | 第47-49页 |
| 4.4.3 仿真实例以及结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于RBFNN辨识的超声波电机单神经元PID控制的系统软件设计 | 第51-64页 |
| 5.1 系统总模块软件设计 | 第51-52页 |
| 5.2 通信模块软件设计 | 第52-57页 |
| 5.2.1 Modbus通信协议 | 第52-55页 |
| 5.2.1.1 Modbus通信协议描述 | 第52-54页 |
| 5.2.1.2 Modbus协议串行通信模式 | 第54-55页 |
| 5.2.2 基于Modbus协议通信的软件流程 | 第55-57页 |
| 5.2.2.1 主循环程序流程 | 第55-56页 |
| 5.2.2.2 串口接收中断 | 第56页 |
| 5.2.2.3 串口发送中断 | 第56-57页 |
| 5.3 控制模块软件设计 | 第57-60页 |
| 5.3.1 Q格式 | 第57-60页 |
| 5.3.2 控制系统的软件流程 | 第60页 |
| 5.4 实验结果 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 6.1 主要的贡献 | 第64页 |
| 6.2 本文的不足和研究工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及成果 | 第70页 |
