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基于X-Y平台的摩擦补偿理论研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 序言第9-22页
   ·选题的意义第9-15页
     ·摩擦的特性第10-12页
       ·摩擦的产生第10-11页
       ·摩擦的动特性第11-12页
     ·摩擦在伺服控制中的影响第12-15页
   ·国内外研究现状第15-20页
     ·摩擦模型第15-20页
       ·静态模型第15-16页
       ·动态模型第16-18页
       ·非模型补偿第18-19页
       ·基于模型的补偿第19-20页
   ·论文研究的主要内容第20-22页
第2章 X-Y 平台的动力学模型以及理论基础第22-30页
   ·X-Y 平台系统结构第22页
   ·理论基础第22-29页
     ·李亚普诺夫稳定性原理第22-24页
     ·模糊系统概述第24-26页
       ·模糊控制系统的组成及其基本原理第24-26页
       ·万能逼近定理第26页
     ·RBF 神经网络概述第26-28页
       ·RBF 神经网络第26-27页
       ·RBF 网络函数估计第27-28页
       ·RBF 网络的学习方法第28页
     ·数学预备知识第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 动态摩擦模型仿真第30-35页
   ·引言第30页
   ·动态LuGre 模型的仿真第30-34页
     ·摩擦模型与系统模型第31页
     ·问题分析第31-32页
     ·程序实现第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 自适应模糊摩擦补偿第35-44页
   ·引言第35页
   ·基于模糊规则的自适应摩擦补偿第35-37页
     ·模糊补偿器第36-37页
     ·假设条件第37页
   ·模糊控制器及自适应律设计第37-42页
     ·系统及控制器第37-38页
     ·证明第38-42页
       ·系统稳定性证明第40页
       ·参数有界性证明第40-41页
       ·渐近收敛性证明第41-42页
   ·仿真研究第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 基于Backstepping 方法的自适应模糊摩擦补偿第44-52页
   ·引言第44页
   ·指数摩擦模型与自适应模糊补偿第44-47页
     ·考虑摩擦的伺服系统第45页
     ·模糊补偿器第45-47页
   ·自适应控制器的设计第47-49页
   ·仿真研究第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第6章 基于RBF 网络的自适应鲁棒摩擦补偿第52-60页
   ·引言第52页
   ·LuGre 摩擦模型以及基于神经网络的观测器第52-54页
     ·LuGre 模型第52-53页
     ·基于RBF 神经网络的稳态非线性摩擦估计第53页
     ·观测器的构造第53-54页
   ·基于Backstepping 方法的控制器设计第54-58页
     ·几点假设第54-55页
     ·控制器设计第55-58页
   ·仿真研究第58-59页
   ·本章小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间所发表的论文第66-67页
致谢第67页

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