位置伺服系统PID控制策略研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·位置伺服控制系统概述 | 第9-11页 |
| ·伺服系统的现状与发展趋势 | 第9-10页 |
| ·位置伺服系统的构成及基本性能要求 | 第10-11页 |
| ·位置伺服系统主要控制策略的研究与发展趋势 | 第11-12页 |
| ·先进PID控制策略 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术关键 | 第14-16页 |
| 第二章 位置伺服系统数学模型分析 | 第16-22页 |
| ·永磁同步电机的矢量控制结构 | 第16-19页 |
| ·永磁同步电机的坐标系 | 第16-17页 |
| ·永磁同步电机的数学模型 | 第17-18页 |
| ·永磁同步电机的等效电路 | 第18页 |
| ·永磁同步电机的矢量控制 | 第18-19页 |
| ·位置伺服系统控制环路分析 | 第19-21页 |
| ·电流环调节器 | 第19-20页 |
| ·速度环调节器 | 第20页 |
| ·位置环调节器 | 第20-21页 |
| 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 系统辨识与PID参数整定 | 第22-40页 |
| ·最小二乘法参数辨识方法 | 第24-30页 |
| ·递推最小二乘法 | 第25-26页 |
| ·辨识算法流程 | 第26页 |
| ·基于递推最小二乘法的PID参数整定 | 第26-27页 |
| ·仿真实验与分析 | 第27-30页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第30-36页 |
| ·RBF 神经网络辨识原理 | 第30-32页 |
| ·RBF 网络结构 | 第32页 |
| ·RBF 网络性能分析 | 第32-33页 |
| ·神经网络学习算法 | 第33-34页 |
| ·仿真实验与分析 | 第34-36页 |
| ·神经网络PID参数整定 | 第36-39页 |
| ·神经网络PID控制 | 第36-37页 |
| ·PID参数整定学习算法 | 第37-38页 |
| ·仿真实验与分析 | 第38-39页 |
| 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 模糊PID控制 | 第40-54页 |
| ·模糊PID控制 | 第40-41页 |
| ·模糊PID控制器设计步骤 | 第41-47页 |
| ·模糊PID控制器的输入/输出 | 第42页 |
| ·模糊PID控制规则 | 第42-44页 |
| ·输入变量的模糊化和输出变量的精确化 | 第44页 |
| ·采样时间 | 第44-45页 |
| ·仿真实验与分析 | 第45-47页 |
| ·基于可变论域思想的自组织模糊PID控制 | 第47-53页 |
| ·变论域模糊PID控制器 | 第47-49页 |
| ·量化因子、比例因子与变论域的关系 | 第49页 |
| ·论域调整机构设计 | 第49-50页 |
| ·可变论域模糊PID控制器设计 | 第50-51页 |
| ·仿真实验与分析 | 第51-53页 |
| 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的变论域模糊PID控制 | 第54-61页 |
| ·基于模糊神经网络的变论域模糊PID | 第54-55页 |
| ·模糊神经网络FNN 设计 | 第55-57页 |
| ·模糊神经网络FNN 结构 | 第55-56页 |
| ·模糊神经网络FNN 学习算法 | 第56-57页 |
| ·基于模糊神经网络的变论域模糊PID算法流程 | 第57-58页 |
| ·仿真实验与分析 | 第58-60页 |
| 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 位置伺服系统PID控制应用实验 | 第61-69页 |
| ·位置伺服系统简介 | 第61-63页 |
| ·PID参数整定及其优化 | 第63-68页 |
| ·位置伺服PID控制系统 | 第63-64页 |
| ·PID控制器参数整定 | 第64-66页 |
| ·神经网络PID参数优化 | 第66-68页 |
| 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第74-75页 |
| 详细摘要 | 第75-78页 |
