| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 直线电机概述 | 第11-12页 |
| 1.3 直线伺服系统扰动抑制的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 传统控制策略 | 第12-13页 |
| 1.3.2 现代控制策略 | 第13-14页 |
| 1.3.3 智能控制策略 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 永磁直线同步电机及其扰动分析 | 第16-26页 |
| 2.1 永磁直线同步电机的物理模型及运行机理 | 第16-17页 |
| 2.2 永磁直线同步电机的矢量控制及其数学模型 | 第17-22页 |
| 2.2.1 永磁直线同步电机的矢量控制 | 第17-21页 |
| 2.2.2 永磁直线同步电机的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.3 永磁直线同步电机伺服系统中的扰动分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 端部效应扰动因素 | 第23页 |
| 2.3.2 纹波推力扰动因素 | 第23页 |
| 2.3.3 齿槽力扰动因素 | 第23-24页 |
| 2.3.4 摩擦力扰动因素 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 永磁直线同步电机的自适应迭代学习控制 | 第26-38页 |
| 3.1 迭代学习控制概述 | 第26-27页 |
| 3.2 迭代学习控制的问题描述 | 第27-28页 |
| 3.3 自适应迭代学习控制器的设计 | 第28-32页 |
| 3.4 基于Lab VIEW的仿真研究 | 第32-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 永磁直线同步电机的神经网络控制 | 第38-57页 |
| 4.1 神经网络概述 | 第38-39页 |
| 4.2 永磁直线同步电机的PIDNN控制 | 第39-47页 |
| 4.2.1 PID神经元的计算方法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 PID神经元网络控制器设计 | 第41-47页 |
| 4.3 永磁直线同步电机的GA-BP神经网络控制 | 第47-51页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 GA-BP神经网络控制器设计 | 第48-51页 |
| 4.4 仿真分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 基于Lab VIEW和MATLAB混合编程的仿真研究 | 第51-52页 |
| 4.4.2 仿真结果 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于NI Compact RIO的硬件在环实验研究 | 第57-67页 |
| 5.1 虚拟仪器及NI Compact RIO简介 | 第57-58页 |
| 5.1.1 虚拟仪器概述 | 第57页 |
| 5.1.2 NI Compact RIO简介 | 第57-58页 |
| 5.2 硬件组成 | 第58-60页 |
| 5.3 控制器软件设计 | 第60-63页 |
| 5.4 现场实验与实验结果分析 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
