| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 倒立摆系统简介 | 第8-11页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 目前国内外倒立摆研究情况 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要内容及安排 | 第12-13页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第12页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 一级和二级倒立摆的数学建模及分析 | 第14-28页 |
| 2.1 直线一级倒立摆的建模与分析 | 第14-22页 |
| 2.1.l 牛顿-欧拉方法对一级倒立摆系统建模 | 第14-18页 |
| 2.1.2 用拉格朗日方法对倒立摆系统建模 | 第18-20页 |
| 2.1.3 一级倒立摆系统性能分析 | 第20-22页 |
| 2.2 直线二级倒立摆的建模与分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 拉格朗日方法建模 | 第23-26页 |
| 2.2.2 系统稳定性和可控性分析 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 倒立摆系统的两种常用控制方法研究 | 第28-38页 |
| 3.1 二级倒立摆极点配置方法研究 | 第28-31页 |
| 3.1.1 二级倒立摆的极点配置方法控制基本原理 | 第28-30页 |
| 3.1.2 仿真实验 | 第30-31页 |
| 3.2 二级倒立摆线性二次型最优控制方法研究 | 第31-36页 |
| 3.2.1 二级倒立摆线性二次型最优控制方法基本原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 二级倒立摆线性二次型最优控制方法仿真实验 | 第32-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 二级倒立摆模糊控制方法研究 | 第38-48页 |
| 4.1 模糊控制方法基本原理 | 第38-41页 |
| 4.1.1 模糊控制器的设计方法 | 第40-41页 |
| 4.2 二级倒立摆的模糊控制基本原理 | 第41-42页 |
| 4.2.1 二级倒立摆系统融合函数的设计 | 第41-42页 |
| 4.3 二级倒立摆的模糊控制方法仿真实验 | 第42-45页 |
| 4.4 二级倒立摆的模糊控制方法仿真结果的分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 二级倒立摆神经网络模糊控制方法研究 | 第48-68页 |
| 5.1 神经网络 | 第48-51页 |
| 5.1.1 神经网络基本概念以及网络组成结构 | 第48-49页 |
| 5.1.2 神经网络学习算法 | 第49-50页 |
| 5.1.3 BP 网络简介 | 第50-51页 |
| 5.1.4 神经网络的优良特性与缺陷 | 第51页 |
| 5.2 TSK 模型(TAKAGI-SUGENO-KANG 模型)模糊控制介绍 | 第51-56页 |
| 5.2.1 模糊推理系统 | 第51-52页 |
| 5.2.2 Takagi-Sugeno 模型结构与学习算法 | 第52-55页 |
| 5.2.3 模糊系统存在的问题 | 第55-56页 |
| 5.3 神经网络模糊推理系统简介 | 第56-60页 |
| 5.3.1 神经网络模糊控制的分类 | 第57页 |
| 5.3.2 神经网络模糊推理系统控制方法及设计 | 第57-60页 |
| 5.3.3 神经网络模糊推理系统控制方法及设计 | 第60页 |
| 5.4 二级倒立摆的神经网络模糊控制算法研究 | 第60-65页 |
| 5.4.1 二级倒立摆神经网络模糊控制器设计 | 第61-64页 |
| 5.4.2 二级倒立摆神经网络模糊控制仿真研究 | 第64-65页 |
| 5.4.3 二级倒立摆神经网络模糊控制仿真结果分析 | 第65页 |
| 5.5 二级倒立摆神经网络模糊控制与 LQR 控制仿真结果对比分析 | 第65-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 二级倒立摆系统的实时控制实验 | 第68-72页 |
| 6.1 二级倒立摆实时控制实验 | 第68-69页 |
| 6.2 二级倒立摆系统的抗干扰性研究 | 第69-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
