摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题背景 | 第11-13页 |
1.2 研究目的与意义 | 第13-14页 |
1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
1.3.1 电液伺服控制国内外研究现状 | 第14-16页 |
1.3.2 虚拟仪器技术国内外研究现状 | 第16-17页 |
1.4 课题的研究内容 | 第17-19页 |
第2章 电液伺服加载控制系统总体方案设计与系统建模 | 第19-37页 |
2.1 引言 | 第19页 |
2.2 电液伺服加载系统技术要求 | 第19-21页 |
2.3 电液伺服加载控制系统方案设计 | 第21-23页 |
2.4 电液伺服加载控制系统硬件设计 | 第23-27页 |
2.5 电液伺服加载系统台架模态分析 | 第27-28页 |
2.6 电液伺服加载控制系统数学建模 | 第28-35页 |
2.6.1 电液伺服阀数学模型 | 第28-29页 |
2.6.2 液压缸数学模型 | 第29-32页 |
2.6.3 其他环节数学模型 | 第32-33页 |
2.6.4 电液伺服加载控制系统方框图及其数学模型 | 第33-34页 |
2.6.5 电液伺服加载控制系统稳定性分析 | 第34-35页 |
2.7 本章小结 | 第35-37页 |
第3章 电液伺服加载系统控制策略研究与系统仿真 | 第37-53页 |
3.1 引言 | 第37页 |
3.2 常规PID控制 | 第37-40页 |
3.2.1 模拟PID控制原理 | 第37-38页 |
3.2.2 数字位置式PID控制原理 | 第38-39页 |
3.2.3 数字增量式PID控制原理 | 第39-40页 |
3.3 神经网络理论 | 第40-44页 |
3.3.1 神经网络简介 | 第40页 |
3.3.2 人工神经元模型 | 第40-42页 |
3.3.3 神经网络学习规则 | 第42-44页 |
3.4 神经元自适应PID控制器设计 | 第44-48页 |
3.4.1 神经元自适应PID控制原理 | 第44-45页 |
3.4.2 有监督Hebb学习规则神经元PID控制原理 | 第45-46页 |
3.4.3 改进的Hebb学习规则神经元PID控制原理 | 第46-47页 |
3.4.4 神经元自适应PID控制器参数调整方法 | 第47-48页 |
3.5 电液伺服加载系统控制仿真 | 第48-51页 |
3.6 本章小结 | 第51-53页 |
第4章 基于LabVIEW的电液伺服加载控制系统软件设计 | 第53-69页 |
4.1 引言 | 第53页 |
4.2 LabVIEW简介 | 第53-54页 |
4.3 电液伺服加载控制系统软件方案设计 | 第54-57页 |
4.3.1 软件结构设计 | 第54-56页 |
4.3.2 软件运行流程分析 | 第56-57页 |
4.4 电液伺服加载控制系统软件程序设计与分析 | 第57-68页 |
4.4.1 登录模块前面板设计与程序框图分析 | 第58-60页 |
4.4.2 主模块前面板设计与程序框图分析 | 第60-63页 |
4.4.3 配置模块前面板设计与程序框图分析 | 第63-64页 |
4.4.4 数据读取模块前面板设计与程序框图分析 | 第64-66页 |
4.4.5 RT实时控制模块程序框图分析 | 第66-68页 |
4.5 本章小结 | 第68-69页 |
第5章 电液伺服加载实验与分析 | 第69-79页 |
5.1 引言 | 第69页 |
5.2 实验方案设计 | 第69-70页 |
5.3 实验流程 | 第70-71页 |
5.4 实验结果与分析 | 第71-77页 |
5.4.1 位移控制实验结果与分析 | 第71-73页 |
5.4.2 负荷控制实验结果与分析 | 第73-77页 |
5.5 本章小结 | 第77-79页 |
第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
6.1 总结 | 第79-80页 |
6.2 展望 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-87页 |
攻读硕士期间的研究成果 | 第87-89页 |
致谢 | 第89页 |