首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--人工神经网络与计算论文

基于神经网络的轮带系统横向振动的变结构控制

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

论文共78页,点击 下载论文
上一篇:基于混合蚁群算法的批加工设备作业调度问题研究
下一篇:轴向柱塞马达变量机构及配流特性的研究