| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 图、表清单 | 第9-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·柔性制造技术与物流自动化 | 第12页 |
| ·AGV 发展现状 | 第12-15页 |
| ·AGV 关键技术 | 第15-16页 |
| ·AGV 导引方式 | 第15页 |
| ·视觉导引AGV 的控制方式与驱动系统 | 第15-16页 |
| ·系统辨识相关研究 | 第16-18页 |
| ·本文研究的意义和内容 | 第18-20页 |
| 第二章 系统辨识理论基础 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·动态系统数学模型简介 | 第21-24页 |
| ·数学模型的概念 | 第21页 |
| ·数学模型的类型 | 第21-22页 |
| ·线性离散系统数学模型 | 第22-24页 |
| ·系统辨识原理 | 第24-30页 |
| ·系统辨识的定义 | 第24-25页 |
| ·系统辨识的实际系统抽象 | 第25-26页 |
| ·系统辨识的基本原理 | 第26-28页 |
| ·系统辨识的内容和步骤 | 第28-29页 |
| ·系统辨识的方式 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于最小二乘法的AGV 驱动系统辨识 | 第31-54页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·AGV 驱动系统简介 | 第31-32页 |
| ·最小二乘法 | 第32-35页 |
| ·最小二乘法的基本原理 | 第32-33页 |
| ·最小二乘估计的统计特性 | 第33-35页 |
| ·AGV 驱动系统辨识 | 第35-53页 |
| ·驱动系统静态特性分析 | 第35-38页 |
| ·驱动系统阶跃响应分析及 IIR 低通数字滤波器设计 | 第38-44页 |
| ·系统辨识算法 | 第44-46页 |
| ·系统辨识输入信号选择 | 第46-50页 |
| ·驱动系统辨识与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于遗传算法的AGV 驱动系统辨识 | 第54-77页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·遗传算法概述 | 第54-61页 |
| ·遗传算法的基本思想及特点 | 第54-55页 |
| ·遗传算法的基本结构 | 第55-57页 |
| ·遗传算法的算法基础 | 第57-60页 |
| ·遗传算法的运行参数 | 第60-61页 |
| ·基于多目标的改进自适应遗传算法 | 第61-71页 |
| ·多目标优化问题 | 第61-63页 |
| ·改进的自适应遗传算法 | 第63-68页 |
| ·基于多目标的改进自适应遗传算法的实现 | 第68-71页 |
| ·基于遗传算法的AGV 驱动系统辨识 | 第71-76页 |
| ·基于单目标的基本遗传算法的驱动系统辨识 | 第71-73页 |
| ·基于多目标的改进自适应遗传算法的驱动系统辨识 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 AGV 驱动系统动态特性分析 | 第77-81页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·驱动系统的动态特性分析 | 第77-80页 |
| ·驱动系统的单位阶跃响应分析 | 第77-78页 |
| ·驱动系统的脉冲响应分析 | 第78页 |
| ·驱动系统的最高工作频率分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81页 |
| ·展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与研究成果 | 第87页 |