摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-17页 |
·研究理论及意义 | 第8页 |
·国内外研究进展 | 第8-15页 |
·线性振动分析 | 第8-10页 |
·线性振动控制 | 第10-12页 |
·频域分析方法 | 第10-11页 |
·行波消去法 | 第11页 |
·时域分析方法 | 第11-12页 |
·非线性振动分析 | 第12-13页 |
·非线性振动控制 | 第13-15页 |
·Lyapunov方法 | 第13页 |
·滑模变结构控制 | 第13-14页 |
·自适应控制 | 第14页 |
·神经网络与模糊控制 | 第14-15页 |
·特色与创新 | 第15页 |
·内容概述 | 第15-17页 |
第二章 神经网络和滑模变结构控制 | 第17-28页 |
·神经网络 | 第17-21页 |
·人工神经网络概述 | 第17-18页 |
·神经网络常用的激活函数 | 第18-20页 |
·神经网络的训练和学习 | 第20-21页 |
·滑模变结构控制 | 第21-27页 |
·变结构控制的基本概念 | 第21-23页 |
·变结构控制的基本要素 | 第23-25页 |
·变结构控制系统的动态品质 | 第25-26页 |
·变结构控制系统的设计 | 第26-27页 |
·本章小节 | 第27-28页 |
第三章 基于BP神经网络的轮带系统的变结构控制 | 第28-47页 |
·引言 | 第28页 |
·动力学方程 | 第28-33页 |
·控制律设计 | 第33-39页 |
·作动器动力学方程离散化 | 第34页 |
·神经网络离散指数趋近律 | 第34-36页 |
·变结构控制器设计 | 第36-37页 |
·BP神经网络的权值调整 | 第37-38页 |
·滑模变结构控制系统的收敛性分析 | 第38-39页 |
·仿真研究 | 第39-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第四章 基于RBF神经网络的轮带系统的变结构控制 | 第47-57页 |
·引言 | 第47页 |
·状态方程 | 第47-48页 |
·等效控制器设计 | 第48-49页 |
·等效控制器的稳定性 | 第49-50页 |
·RBF神经网络滑模控制器设计 | 第50-52页 |
·仿真研究 | 第52-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 有附加激励的轮带系统的变结构控制 | 第57-72页 |
·引言 | 第57页 |
·动力学方程 | 第57-60页 |
·控制律设计 | 第60-63页 |
·神经网络变结构控制器设计 | 第60-61页 |
·基于终极吸引子的BP神经网络(TABP)权值调整 | 第61-63页 |
·仿真研究 | 第63-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
总结和展望 | 第72-73页 |
论文总结 | 第72页 |
展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
简历 | 第78页 |