| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 光电平台研究现状概述 | 第12-13页 |
| 1.3 陀螺误差补偿方法概述 | 第13-15页 |
| 1.4 光电稳定平台控制方法概述 | 第15-16页 |
| 1.5 神经网络概况 | 第16-20页 |
| 1.6 本文内容结构安排 | 第20-23页 |
| 第2章 陀螺稳定平台总体设计 | 第23-41页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 总体方案设计 | 第23-25页 |
| 2.3 伺服系统硬件配置 | 第25-27页 |
| 2.4 伺服系统数学模型的建立 | 第27-30页 |
| 2.5 陀螺稳定平台隔离载体角运动原理 | 第30-36页 |
| 2.6 光电平台稳定精度影响因素分析 | 第36-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 光纤陀螺随机误差的仿真及对平台输出的影响分析 | 第41-65页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 光纤陀螺工作原理和噪声来源 | 第41-46页 |
| 3.3 光纤陀螺误差特性分析方法 | 第46-56页 |
| 3.4 光纤陀螺随机误差的仿真方法研究 | 第56-60页 |
| 3.5 光纤陀螺随机误差对光电平台稳定环输出的影响 | 第60-63页 |
| 3.6 小结 | 第63-65页 |
| 第4章 基于单乘法神经元的光纤陀螺随机误差补偿方法研究 | 第65-95页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 基于小波滤波的光纤陀螺误差信号滤除 | 第66-72页 |
| 4.3 单乘法神经元及其改进研究 | 第72-74页 |
| 4.4 萤火虫算法及其改进研究 | 第74-86页 |
| 4.5 基于改进萤火虫算法的单乘法递归神经元非线性逼近能力测试 | 第86-90页 |
| 4.6 基于单乘法递归神经元逼近的光纤陀螺误差信号补偿 | 第90-93页 |
| 4.7 小结 | 第93-95页 |
| 第5章 基于简单神经网络的平台自适应复合控制方法研究 | 第95-113页 |
| 5.1 引言 | 第95页 |
| 5.2 基于线性递减惯性权重萤火虫差分进化算法的系统参数辨识 | 第95-97页 |
| 5.3 经典控制方法介绍 | 第97-101页 |
| 5.4 基于单神经元PID和Adaline神经网络的平台控制器设计 | 第101-107页 |
| 5.5 实验结果对比分析及讨论 | 第107-112页 |
| 5.6 小结 | 第112-113页 |
| 第6章 基于RNN的平台鲁棒控制及神经网络稳定性研究 | 第113-149页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 电机等效 | 第113-114页 |
| 6.3 RNN介绍 | 第114-117页 |
| 6.4 backstepping鲁棒控制器设计及稳定性分析 | 第117-124页 |
| 6.5 仿真结果分析 | 第124-126页 |
| 6.6 神经网络的稳定性问题分析 | 第126-148页 |
| 6.7 本章小结 | 第148-149页 |
| 第7章 总结与展望 | 第149-153页 |
| 7.1 总结 | 第149-151页 |
| 7.2 研究展望 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-167页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第167-169页 |
| 指导教师及作者简介 | 第169-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
