倒立摆智能控制系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·倒立摆系统研究的意义 | 第9-10页 |
| ·倒立摆的传统控制方法 | 第10页 |
| ·智能控制在倒立摆系统中的应用 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 倒立摆系统建模 | 第13-22页 |
| ·倒立摆系统特性分析 | 第13-14页 |
| ·一级倒立摆系统数学建模 | 第14-16页 |
| ·二级倒立摆系统数学建模 | 第16-21页 |
| ·二级倒立摆系统建模 | 第16-20页 |
| ·状态方程的线性化处理 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 模糊控制的基本原理 | 第22-32页 |
| ·模糊控制系统组成 | 第22-23页 |
| ·模糊控制器原理 | 第23-24页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第24-30页 |
| ·模糊控制器的设计内容 | 第24页 |
| ·模糊控制器的结构设计 | 第24-25页 |
| ·精确量的模糊化方法 | 第25页 |
| ·模糊控制规则的设计 | 第25-28页 |
| ·模糊量的解模糊化 | 第28-29页 |
| ·论域、量化因子和比例因子的选择 | 第29-30页 |
| ·模糊控制器的特点与局限性 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于T-S模型的模糊神经网络系统 | 第32-40页 |
| ·模糊神经网络的产生背景 | 第32-33页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络 | 第33-39页 |
| ·模糊系统的T-S模型 | 第33页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络结构 | 第33-36页 |
| ·T-S模糊神经网络学习算法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 倒立摆智能控制系统的设计与仿真 | 第40-61页 |
| ·一级倒立摆智能控制系统的设计与仿真 | 第40-51页 |
| ·一级倒立摆模糊控制系统的设计 | 第40-42页 |
| ·T-S模糊神经网络控制系统的设计 | 第42-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-51页 |
| ·二级倒立摆模糊控制系统的设计与仿真 | 第51-60页 |
| ·融合函数的设计 | 第51-53页 |
| ·基于融合函数的模糊控制器设计 | 第53-55页 |
| ·仿真研究 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·课题总结 | 第61页 |
| ·课题展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文目录 | 第68-69页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第69页 |