| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 系统关键技术研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 红外制导仿真系统总体技术方案 | 第24-32页 |
| 2.1 系统组成 | 第24-25页 |
| 2.2 技术方案实现原理 | 第25-27页 |
| 2.3 系统工作流程 | 第27-28页 |
| 2.4 系统核心功能单元设计方案 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 控制单元数学模型与控制策略 | 第32-60页 |
| 3.1 直流电机数学模型 | 第32-35页 |
| 3.2 常规PID控制策略 | 第35-41页 |
| 3.2.1 常规PID控制原理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数字PID控制策略 | 第36-41页 |
| 3.3 神经网络PID控制策略 | 第41-44页 |
| 3.3.1 单神经元模型 | 第41-43页 |
| 3.3.2 典型的神经网络学习算法 | 第43-44页 |
| 3.4 单神经元PID控制策略 | 第44-48页 |
| 3.5 RBF神经网络PID控制策略 | 第48-55页 |
| 3.5.1 系统辨识理论 | 第48-49页 |
| 3.5.2 RBF神经网络PID控制策略的基本原理 | 第49-52页 |
| 3.5.3 RBF神经网络PID控制策略的仿真 | 第52-55页 |
| 3.6 改进的RBF神经网络PID控制策略 | 第55-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 控制单元硬件及软件实现方案 | 第60-78页 |
| 4.1 控制单元核心处理模块 | 第60-62页 |
| 4.1.1 控制单元核心处理模块概述 | 第60-61页 |
| 4.1.2 主控芯片选型 | 第61页 |
| 4.1.3 主控芯片最小系统设计 | 第61-62页 |
| 4.2 功能模块 | 第62-66页 |
| 4.2.1 功能模块概述 | 第62页 |
| 4.2.2 功能模块各子模块电路设计 | 第62-66页 |
| 4.3 软件设计方案 | 第66-72页 |
| 4.3.1 嵌入式软件介绍 | 第66-67页 |
| 4.3.2 PID控制台软件介绍 | 第67-68页 |
| 4.3.3 镜头控制台软件 | 第68-69页 |
| 4.3.4 软件系统中的调试模式与工作模式 | 第69-70页 |
| 4.3.5 通信协议 | 第70-72页 |
| 4.4 常规PID与SN-PID控制策略的软、硬件实现 | 第72-77页 |
| 4.4.1 控制策略软件实现 | 第72-74页 |
| 4.4.2 控制策略硬件实现 | 第74-77页 |
| 4.4.3 问题分析 | 第77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 总结 | 第78页 |
| 5.2 展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |