基于高增益观测器的神经网络自适应PID控制及其在弓网系统半主动控制中的应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外弓网控制系统研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 被动控制 | 第12-14页 |
| 1.2.2 主动控制 | 第14-15页 |
| 1.2.3 半主动控制 | 第15页 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 2 与本文相关的基础理论 | 第18-24页 |
| 2.1 神经网络理论 | 第18-21页 |
| 2.2 其它相关理论 | 第21-23页 |
| 2.2.1 一致最终有界 | 第21页 |
| 2.2.2 Brunowskv规范形式 | 第21-22页 |
| 2.2.3 高增益观测器 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 弓网系统模型的建立 | 第24-35页 |
| 3.1 弓网系统工作原理 | 第24-25页 |
| 3.2 弓网系统的受流质量评价标准 | 第25-27页 |
| 3.3 接触网模型 | 第27-30页 |
| 3.3.1 简单链型悬挂接触网 | 第27-28页 |
| 3.3.2 复式链型悬挂接触网 | 第28-30页 |
| 3.4 受电弓模型 | 第30-33页 |
| 3.5 弓网系统耦合模型 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于高增益观测器的神经网络自适应PID控制 | 第35-47页 |
| 4.1 系统问题描述 | 第35-41页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第35-37页 |
| 4.1.2 神经网络逼近 | 第37-39页 |
| 4.1.3 高增益观测器 | 第39-41页 |
| 4.2 控制器设计及稳定性分析 | 第41-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 弓网系统半主动控制及仿真 | 第47-58页 |
| 5.1 弓网系统误差模型 | 第47-48页 |
| 5.2 控制器参数 | 第48-49页 |
| 5.3 半主动控制 | 第49-50页 |
| 5.4 仿真分析 | 第50-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究结论 | 第58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 索引 | 第63-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
