| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的来源及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 课题的来源与背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 国内外稳定平台的研制情况 | 第9-11页 |
| 1.2 论文工作的意义和主要内容 | 第11-14页 |
| 第二章 稳定跟踪平台的结构形式分析及其载荷的计算 | 第14-26页 |
| 2.1 稳定平台的结构型式 | 第14-16页 |
| 2.1.1 电机驱动双框式水平稳定平台 | 第15页 |
| 2.1.2 电机驱动单框式水平稳定平台 | 第15-16页 |
| 2.2 稳定跟踪平台载荷分析 | 第16-19页 |
| 2.2.1 风载荷分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 惯性载荷分析 | 第17-18页 |
| 2.2.3 摩擦载荷分析 | 第18页 |
| 2.2.4 载荷综合 | 第18-19页 |
| 2.3 驱动装置设计 | 第19-26页 |
| 2.3.1 电动机的选取原则 | 第19-20页 |
| 2.3.2 电动机的初选计算 | 第20-22页 |
| 2.3.3 传动比的计算原则 | 第22页 |
| 2.3.4 常用的传动装置 | 第22页 |
| 2.3.5 电机的实际选取 | 第22-26页 |
| 第三章 系统建模 | 第26-36页 |
| 3.1 稳定回路的组成及工作原理 | 第26页 |
| 3.2 粗跟踪回路的组成及工作原理 | 第26-27页 |
| 3.3 系统各组成部分的传递函数 | 第27-36页 |
| 3.3.1 陀螺仪 | 第27页 |
| 3.3.2 前置放大 | 第27-28页 |
| 3.3.3 带通滤波 | 第28页 |
| 3.3.4 相敏解调 | 第28-29页 |
| 3.3.5 低通滤波 | 第29页 |
| 3.3.6 校正环节 | 第29-30页 |
| 3.3.7 PWM功率转换电路 | 第30-31页 |
| 3.3.8 无刷直流电动机的基本方程与动态数学模型 | 第31-33页 |
| 3.3.9 速度与电流检测环节 | 第33-34页 |
| 3.3.10 摩擦环节的模型 | 第34-36页 |
| 第四章 系统仿真 | 第36-48页 |
| 4.1 控制系统的动态结构图 | 第36-37页 |
| 4.1.1 无刷直流电动机的动态结构图 | 第36页 |
| 4.1.2 无刷直流电动机双闭环速度控制系统的动态结构图 | 第36-37页 |
| 4.1.3 稳定跟踪伺服控制系统的结构图 | 第37页 |
| 4.2 稳定跟踪伺服控制系统的设计与计算机仿真分析 | 第37-48页 |
| 4.2.1 电流环的设计与计算机仿真分析 | 第37-38页 |
| 4.2.2 电流环的仿真分析 | 第38-39页 |
| 4.2.3 速度环的设计与计算机仿真分析 | 第39-41页 |
| 4.2.4 速度环的仿真分析 | 第41-42页 |
| 4.2.5 位置环的设计与计算机仿真 | 第42-48页 |
| 第五章 基于BP神经网络参数自整定PID的仿真 | 第48-58页 |
| 5.1 智能控制理论的介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 多层前馈网络与BP学习算法 | 第49-50页 |
| 5.2.1 BP神经网络结构 | 第49页 |
| 5.2.2 BP学习算法 | 第49-50页 |
| 5.3 活化函数 | 第50-51页 |
| 5.4 神经网络的学习规则 | 第51-52页 |
| 5.4.1 无监督Hebb学习规则 | 第51页 |
| 5.4.2 有监督的Delta学习规则 | 第51页 |
| 5.4.3 有监督的Hebb学习规则 | 第51-52页 |
| 5.5 基于BP神经网络的整定原理 | 第52-55页 |
| 5.6 方位跟踪轴的神经网络仿真 | 第55-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
| 附录 A | 第60-62页 |
| 附录 B | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 作者在读期间研究成果 | 第70-71页 |
