某武器随动系统的神经网络控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的来源和背景 | 第10-11页 |
| ·武器随动系统概述 | 第11-13页 |
| ·武器火控系统介绍 | 第11-12页 |
| ·随动分系统的发展 | 第12页 |
| ·高性能数字交流伺服系统 | 第12-13页 |
| ·自动控制理论的发展及其在随动系统中的应用 | 第13-14页 |
| ·国内外相关技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·“拉姆”舰载防空导弹系统 | 第14-16页 |
| ·国内某型武器随动系统 | 第16页 |
| ·本论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 模拟实验台的硬件组成 | 第17-34页 |
| ·模拟实验台的总体结构和工作原理 | 第17-18页 |
| ·随控计算机 | 第18-20页 |
| ·伺服控制卡 | 第20-25页 |
| ·DSP 芯片 TMS320F206 | 第20-24页 |
| ·AD669 D/A 转换器 | 第24页 |
| ·MAX6303 看门狗芯片 | 第24-25页 |
| ·电机驱动器和交流伺服电机 | 第25-31页 |
| ·随动系统的负载特性和调转技术指标 | 第25-27页 |
| ·电机驱动器和交流伺服电机的选型 | 第27-31页 |
| ·角度检测装置 | 第31-34页 |
| ·双通道多极旋转变压器 | 第31-32页 |
| ·RDC 轴角编码器 | 第32-34页 |
| 第三章 基于神经网络的系统建模和辨识 | 第34-59页 |
| ·神经网络在自动控制中的应用 | 第34-35页 |
| ·神经网络基本理论 | 第35-39页 |
| ·神经元模型 | 第35-37页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络 | 第39-47页 |
| ·BP 网络的结构 | 第40-41页 |
| ·BP 网络的前向计算 | 第41-42页 |
| ·BP 网络的误差反向传播和权值阈值调整 | 第42-45页 |
| ·改进的 BP 学习算法 | 第45-47页 |
| ·基于神经网络的系统辨识 | 第47-52页 |
| ·神经网络系统辨识的原理 | 第47-48页 |
| ·辨识精度 | 第48页 |
| ·辨识结构 | 第48-49页 |
| ·神经网络建模方法 | 第49-51页 |
| ·神经网络辨识方式 | 第51页 |
| ·神经网络的训练与测试 | 第51-52页 |
| ·随动系统的神经网络辨识及 MATLAB 仿真 | 第52-59页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱简介 | 第52页 |
| ·随动系统的建模和辨识 | 第52-54页 |
| ·MATLAB 仿真结果 | 第54-59页 |
| 第四章 神经网络控制器的设计 | 第59-77页 |
| ·典型的神经网络控制方法 | 第59-60页 |
| ·神经网络 PID 控制 | 第60-70页 |
| ·PID 控制原理 | 第61-63页 |
| ·基于 BP 神经网络整定的 PID 控制 | 第63-70页 |
| ·随动系统控制器的设计及 MATLAB 仿真 | 第70-77页 |
| ·随动系统控制器的总体设计方案 | 第70页 |
| ·神经网络 PID 控制器算法的步骤 | 第70-71页 |
| ·MATLAB 仿真结果 | 第71-77页 |
| 第五章 控制软件设计和模拟实验结果 | 第77-89页 |
| ·控制软件的设计 | 第77-84页 |
| ·程序初始化模块 | 第78页 |
| ·参考输入选择模块 | 第78页 |
| ·中断处理流程 | 第78-81页 |
| ·神经网络控制模块 | 第81-84页 |
| ·模拟实验的结果和分析 | 第84-89页 |
| 第六章 全文总结 | 第89-91页 |
| ·主要结论 | 第89页 |
| ·研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第95-98页 |
| 附件 | 第98页 |
