| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究水平及动态 | 第8-12页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| 第2章 嵌入式数控系统 | 第13-25页 |
| ·嵌入式系统理论与设计方法 | 第13-19页 |
| ·嵌入式系统理论 | 第13-17页 |
| ·嵌入式系统的设计方法 | 第17-19页 |
| ·柔性嵌入式数控系统和开发平台 | 第19-22页 |
| ·典型的数控系统结构 | 第19-20页 |
| ·嵌入式数控系统 | 第20页 |
| ·柔性嵌入式数控系统 | 第20-22页 |
| ·柔性嵌入式数控系统开发平台 | 第22页 |
| ·PC机模式数控平台和微控制器核心数控平台的比较分析 | 第22-25页 |
| ·PC机模式数控平台性能分析 | 第23-24页 |
| ·微控制器核心数控平台优势 | 第24-25页 |
| 第3章 基于ARM+DSP嵌入式数控系统的体系结构设计 | 第25-37页 |
| ·基于ARM+DSP的嵌入式数控系统体系结构 | 第25-29页 |
| ·系统的硬件体系结构设计 | 第25-27页 |
| ·系统的软件体系结构设计 | 第27-29页 |
| ·ARM部分软件设计 | 第29-37页 |
| ·ARM部分设计思路 | 第29-30页 |
| ·ARM部分G代码解释模块的设计 | 第30-37页 |
| 第4章 嵌入式数控系统伺服控制部分PID参数优化算法的研究 | 第37-54页 |
| ·常规PID控制原理 | 第37-39页 |
| ·模糊控制理论 | 第39-41页 |
| ·模糊控制原理 | 第40页 |
| ·模糊自适应整定PID控制 | 第40-41页 |
| ·神经网络理论 | 第41-54页 |
| ·BP神经网络 | 第43-46页 |
| ·BP神经网络与传统PID控制的结合 | 第46-49页 |
| ·改进型BP神经网络k_p，k_i，k_d参数自学习PID算法 | 第49-54页 |
| 第5章 伺服控制部分PID算法的仿真 | 第54-60页 |
| ·常规PID控制算法仿真 | 第54-55页 |
| ·模糊自适应PID控制算法仿真 | 第55-56页 |
| ·神经PID控制算法仿真 | 第56-58页 |
| ·基于单神经元自适应PID控制算法仿真 | 第56-58页 |
| ·基于BP神经网络整定的PID控制算法仿真 | 第58页 |
| ·仿真结果分析 | 第58-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·研究总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
