| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| §1．1 基于微处理器的运动控制系统简介 | 第14-15页 |
| §1．2 运动控制系统的轨迹误差分析 | 第15-20页 |
| §1．3 运动控制系统中轨迹误差的控制策略 | 第20-22页 |
| §1．4 本选题的任务和本论文的工作 | 第22-23页 |
| 第二章 基于DSP F240的运动控制试验平台的构成 | 第23-42页 |
| §2．1 电机控制专用芯片TMS320F240的介绍 | 第23-29页 |
| §2．1．1 TMS320F240的结构和特征 | 第23-24页 |
| §2．1．1．1 F240的体系结构 | 第23-24页 |
| §2．1．1．2 F240的主要特征 | 第24页 |
| §2．1．2 TMS320F240的存储器及映射 | 第24-25页 |
| §2．1．3 TMS320F240的中断结构 | 第25页 |
| §2．1．4 TMS320F240的片内外设 | 第25-29页 |
| §2．1．4．1 事件管理器 | 第26-28页 |
| §2．1．4．2 A／D转换器 | 第28页 |
| §2．1．4．3 SCI模块 | 第28-29页 |
| §2．1．4．4 SPI模块 | 第29页 |
| §2．1．4．5 看门狗和实时中断 | 第29页 |
| §2．1．5 数字输入／输出 | 第29页 |
| §2．2 基于DSP的运动控制试验平台的硬件构架 | 第29-36页 |
| §2．2．1 DSP评估板EVM | 第31-32页 |
| §2．2．2 硬仿真器XDS510 | 第32页 |
| §2．2．3 PC | 第32页 |
| §2．2．4 驱动器以及交流永磁同步电机 | 第32-34页 |
| §2．2．5 位置伺服系统各环节的数学模型 | 第34-35页 |
| §2．2．6 位置控制器的PID参数的初步整定 | 第35-36页 |
| §2．2．7 DSP和上位机的通讯 | 第36页 |
| §2．3 试验平台的控制原理 | 第36-38页 |
| §2．3．1 试验系统的控制原理 | 第36-37页 |
| §2．3．2 永磁交流同步电机的矢量控制原理 | 第37-38页 |
| §2．4 试验平台的软件部分 | 第38-42页 |
| §2．4．1 开发调试软件—代码编辑器（Code Composer） | 第38-39页 |
| §2．4．2 DSP控制软件 | 第39页 |
| §2．4．3 DSP和上位机的通讯软件 | 第39-42页 |
| 第三章 基于模糊控制的运动控制系统设计 | 第42-57页 |
| §3．1 基于模糊控制的运动控制系统的组成 | 第42-43页 |
| §3．2 模糊控制器的数据库 | 第43-44页 |
| §3．2．1 描述输入和输出变量的词集 | 第43页 |
| §3．2．2 输入变量的模糊化 | 第43-44页 |
| §3．2．3 隶属度函数 | 第44页 |
| §3．3 模糊控制规则库 | 第44-45页 |
| §3．3．1 模糊控制器的输入、输出变量 | 第44-45页 |
| §3．3．2 模糊控制规则的建立 | 第45页 |
| §3．4 推理决策逻辑 | 第45-47页 |
| §3．4．1 模糊命题 | 第45页 |
| §3．4．2 模糊语句 | 第45页 |
| §3．4．3 模糊推理 | 第45-47页 |
| §3．4．3．1 模糊条件语句 | 第46页 |
| §3．4．3．2 单输入模糊推理 | 第46-47页 |
| §3．4．3．3 多输入模糊推理 | 第47页 |
| §3．4．3．4 多规则模糊推理 | 第47页 |
| §3．5 精确化过程 | 第47-48页 |
| §3．6 模糊控制系统的设计 | 第48-53页 |
| §3．6．1 单输入—单输出模糊控制器结构 | 第48-49页 |
| §3．6．2 模糊控制器的设计原则 | 第49页 |
| §3．6．3 模糊控制器的常规设计方法 | 第49-53页 |
| §3．6．3．1 通过查找表实现的模糊控制器 | 第50-51页 |
| §3．6．3．2 用查找表实现的模糊控制算法流程图 | 第51-53页 |
| §3．7 基于模糊自适应PID控制器的运动控制系统 | 第53-57页 |
| 第四章 基于神经网络控制的运动控制系统设计 | 第57-70页 |
| §4．1 神经元模型 | 第57-58页 |
| §4．2 神经网络的结构和学习规则 | 第58-61页 |
| §4．2．1 神经网络的结构 | 第58-59页 |
| §4．2．2 神经网络的学习算法 | 第59-61页 |
| §4．3 典型的前向神经网络 | 第61-65页 |
| §4．3．1 感知器网络 | 第61页 |
| §4．2．2 BP网络 | 第61-65页 |
| §4．4 基于神经网络控制的运动控制系统 | 第65-70页 |
| §4．4．1 神经元PID控制器 | 第65-67页 |
| §4．4．2 基于神经元PID控制的运动控制系统 | 第67页 |
| §4．4．3 神经元PID的学习算法和计算机控制算法 | 第67-70页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的运动控制系统研究 | 第70-79页 |
| §5．1 基于模糊神经网络的运动控制系统结构 | 第70-71页 |
| §5．2 模糊神经网络结构及其算法 | 第71-76页 |
| §5．2．1 基于常规模型的模糊神经网络 | 第71-73页 |
| §5．2．2 基于T—S模型的模糊神经网络 | 第73-76页 |
| §5．3 基于T—S模型的神经—模糊控制器的设计 | 第76-79页 |
| 第六章 仿真与结果 | 第79-95页 |
| §6．1 采用传统的PID控制及其仿真结果 | 第79-82页 |
| §6．2 采用模糊自适应PID控制及其仿真结果 | 第82-87页 |
| §6．2．1 模糊控制规则表的确定 | 第83-86页 |
| §6．2．2 仿真结果 | 第86页 |
| §6．2．3 系统在模糊自适应PID控制下的轮廓误差 | 第86-87页 |
| §6．3 单个神经元PID控制及其仿真结果 | 第87-88页 |
| §6．4 模糊神经网络控制及其仿真结果 | 第88-91页 |
| §6．5 参数变化对系统的影响 | 第91-95页 |
| 第七章 结论与展望 | 第95-101页 |
