| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第18-24页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 | 第20-21页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第21-24页 |
| 2 多叶准直器工作原理 | 第24-36页 |
| 2.1 多叶准直器基本结构 | 第25-28页 |
| 2.2 多叶准直器调强放射治疗 | 第28-33页 |
| 2.2.1 多叶准直器静态调强 | 第29-30页 |
| 2.2.2 多叶准直器动态调强 | 第30-33页 |
| 2.3 MLC叶片的控制 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 多叶准直器单叶片位置控制策略研究 | 第36-58页 |
| 3.1 叶片位置控制系统模型建立 | 第36-47页 |
| 3.1.1 MLC叶片位置控制系统 | 第37-39页 |
| 3.1.2 驱动单元的数学描述 | 第39-46页 |
| 3.1.3 基于MATLAB/SIMULINK的驱动单元模型建立 | 第46-47页 |
| 3.2 单叶片位置控制策略研究及参数优化 | 第47-52页 |
| 3.2.1 智能优化算法 | 第47-50页 |
| 3.2.2 模糊PID单叶片位置控制器 | 第50-51页 |
| 3.2.3 基于PSO算法的PID单叶片位置控制器 | 第51-52页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第52-56页 |
| 3.3.1 MLC单叶片位置模糊PID控制器 | 第52-54页 |
| 3.3.2 基于惯性权重PSO算法的MLC单叶片位置PID控制器 | 第54-56页 |
| 3.3.3 基于收缩因子PSO算法的MLC单叶片位置PID控制器 | 第56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 单叶片位置控制策略优化研究 | 第58-81页 |
| 4.1 分数阶Anti-windup控制策略研究 | 第58-67页 |
| 4.1.1 分数阶理论 | 第58-66页 |
| 4.1.2 Anti-windup控制策略研究 | 第66页 |
| 4.1.3 FOAnti-windup控制器研究 | 第66-67页 |
| 4.2 量子行为粒子群优化算法 | 第67-74页 |
| 4.2.1 思想起源 | 第67-68页 |
| 4.2.2 δ势阱模型 | 第68-70页 |
| 4.2.3 量子粒子的基本进化方程 | 第70-71页 |
| 4.2.4 量子行为粒子群进化方程 | 第71-74页 |
| 4.3 QPSOFOAnti-windup控制策略研究 | 第74页 |
| 4.4 仿真研究及结果分析 | 第74-77页 |
| 4.5 实验研究 | 第77-79页 |
| 4.5.1 实验设备 | 第77-78页 |
| 4.5.2 实验方案 | 第78-79页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 5 基于交叉耦合的多叶片PD同步控制策略研究 | 第81-96页 |
| 5.1 交叉耦合同步控制策略的研究 | 第81-82页 |
| 5.2 交叉耦合控制方法的实施 | 第82-85页 |
| 5.2.1 系统模型 | 第82-83页 |
| 5.2.2 同步控制策略的研究 | 第83-85页 |
| 5.3 基于交叉耦合的PD控制策略研究 | 第85-92页 |
| 5.3.1 基于交叉耦合的PD同步控制策略研究 | 第85-87页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第87-92页 |
| 5.4 实验研究 | 第92-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-96页 |
| 6 基于交叉耦合多叶片迭代学习同步控制策略研究 | 第96-109页 |
| 6.1 基于交叉耦合的迭代学习同步控制策略 | 第96-100页 |
| 6.1.1 迭代学习控制 | 第96-97页 |
| 6.1.2 交叉耦合迭代学习控制 | 第97-98页 |
| 6.1.3 实验结果分析 | 第98-100页 |
| 6.2 虚拟参考叶片交叉耦合迭代学习控制策略 | 第100-102页 |
| 6.2.1 虚拟参考叶片 | 第100-102页 |
| 6.2.2 虚拟参考叶片交叉耦合迭代学习控制 | 第102页 |
| 6.2.3 实验结果及分析 | 第102页 |
| 6.3 主从交叉耦合迭代学控制策略 | 第102-107页 |
| 6.3.1 位置域控制 | 第103-105页 |
| 6.3.2 主从交叉耦合迭代学习控制策略 | 第105-106页 |
| 6.3.3 实验结果及分析 | 第106-107页 |
| 6.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 结论 | 第109-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第121-122页 |
