基于神经网络的负载模拟器控制方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题的意义及必要性 | 第8页 |
| ·负载模拟器系统概述 | 第8-11页 |
| ·负载模拟器的构成 | 第8-9页 |
| ·负载模拟器的分类 | 第9-10页 |
| ·负载模拟器的技术难点 | 第10-11页 |
| ·控制策略的选取 | 第11-13页 |
| ·论文研究的内容 | 第13-14页 |
| 第二章 负载模拟器系统建模 | 第14-22页 |
| ·无人机负载模拟器系统构成 | 第14-16页 |
| ·系统机械构成 | 第14-15页 |
| ·控制系统结构 | 第15-16页 |
| ·负载模拟器系统建模 | 第16-22页 |
| ·系统静态设计 | 第16页 |
| ·系统建模 | 第16-22页 |
| 第三章 基于前馈的系统校正与补偿 | 第22-31页 |
| ·前馈补偿原理概述 | 第22-23页 |
| ·原系统特性分析 | 第23-25页 |
| ·闭环系统幅相频特性 | 第23页 |
| ·多余力矩 | 第23-25页 |
| ·系统的校正与补偿 | 第25-29页 |
| ·前向通道控制器 | 第25-28页 |
| ·前馈控制器 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于神经网络的复合控制器设计 | 第31-53页 |
| ·神经网络概论 | 第31-34页 |
| ·神经网络研究的起源 | 第31页 |
| ·用于控制的神经网络 | 第31-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第32-33页 |
| ·BP网络及其算法 | 第33-34页 |
| ·复合控制器设计 | 第34-46页 |
| ·神经网络辨识器NNI | 第36-40页 |
| ·神经网络控制器NNC | 第40-43页 |
| ·神经网络控制系统的收敛性与稳定性分析 | 第43-44页 |
| ·算法的改进 | 第44-45页 |
| ·神经网络自适应控制算法 | 第45-46页 |
| ·系统仿真 | 第46-53页 |
| ·系统性能指标要求 | 第46页 |
| ·复合控制器作用下系统的输出力矩仿真 | 第46-50页 |
| ·控制系统鲁棒性的仿真 | 第50-53页 |
| 第五章 负载模拟器控制系统的实现 | 第53-67页 |
| ·计算机控制系统的基本原理 | 第53-54页 |
| ·控制系统的硬件及其基本原理 | 第54-56页 |
| ·计算机系统的构成 | 第55页 |
| ·PWM电路工作原理 | 第55-56页 |
| ·系统软件设计 | 第56-64页 |
| ·系统软件结构及功能 | 第56-60页 |
| ·数字滤波 | 第60-62页 |
| ·控制算法的实现 | 第62-63页 |
| ·软件用户界面 | 第63-64页 |
| ·控制系统的调试 | 第64-67页 |
| ·调试中出现的问题及其解决 | 第64-65页 |
| ·试验结果 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
