| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 概论 | 第9-21页 |
| 1—1 引言 | 第9-10页 |
| 1—2 伺服驱动系统的经典控制方法 | 第10-13页 |
| ·伺服系统结构的分类 | 第10-11页 |
| ·伺服系统的常规综合方法 | 第11-13页 |
| 1—3伺服驱动系统的变结构控制 | 第13-16页 |
| ·变结构控制的理论基础 | 第13-14页 |
| ·伺服驱动系统的滑模变结构控制 | 第14-15页 |
| ·克服“抖振”的对策 | 第15-16页 |
| 1—4 基于状态空间模型的伺服驱动系统的描述与控制 | 第16-17页 |
| 1—5 伺服驱动系统的智能控制 | 第17-18页 |
| 1—6 人工神经元网络技术及其应用 | 第18-20页 |
| ·人工神经元网络理论与技术的发展 | 第18-19页 |
| ·人工神经元网络技术在控制系统中的应用 | 第19-20页 |
| 1—7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 系统结构及数学模型 | 第21-31页 |
| 2—1 引言 | 第21页 |
| 2—2 实验系统的硬件结构 | 第21-23页 |
| ·系统总体结构 | 第21-22页 |
| ·转差控制方式的磁通定向矢量变换控制 | 第22页 |
| ·位置反馈单元 | 第22-23页 |
| 2—3 伺服驱动系统的理论数学模型 | 第23-28页 |
| ·理论模型1—单变量模型 | 第23-25页 |
| ·理论模型2—多变量模型 | 第25-28页 |
| 2—4 AC200伺服驱动系统的频率域实验模型 | 第28-30页 |
| 2—5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 线性调节器的综合 | 第31-46页 |
| 3—1 引言 | 第31页 |
| 3—2 数学准备 | 第31-33页 |
| ·基本定义 | 第31-32页 |
| ·丢番方程(Diophantine Equation) | 第32-33页 |
| 3—3 具有极点或结构配置的补偿器的设计 | 第33-36页 |
| ·参数化 | 第33-35页 |
| ·单变量系统 | 第35-36页 |
| ·多变量系统 | 第36页 |
| 3—4 补偿因子的简化综合方法 | 第36-42页 |
| ·单变量系统 | 第37-38页 |
| ·多变量系统 | 第38-40页 |
| ·算例 | 第40-42页 |
| 3—5 AC200伺服系统补偿因子的综合 | 第42-45页 |
| 3—6 本章小节 | 第45-46页 |
| 第四章 混合H_2/H~∞控制与基于极点配置的鲁棒最优控制器设计 | 第46-76页 |
| 4—1 引言 | 第46-48页 |
| 4—2 H_2及H~∞鲁棒控制理论表述 | 第48-53页 |
| ·H_2及H~∞范数 | 第48-51页 |
| ·输出反馈下的从最优控制器 | 第51-52页 |
| ·输出反馈下的H_∞次最优控制器 | 第52-53页 |
| 4—3 混合H_2及H~∞控制 | 第53-64页 |
| ·混合H_2及H~∞鲁棒性能指标 | 第53-58页 |
| ·混合H_2及H~∞鲁棒最优控制 | 第58-64页 |
| 4—4 AC200交流伺服系统的混合H_2/H_∞最优控制 | 第64-68页 |
| 4—5 基于特征频谱配置的最小灵敏度控制 | 第68-75页 |
| ·问题表述及理论结果 | 第68-71页 |
| ·设计及计算方法 | 第71-72页 |
| ·控制器综合及系统仿真 | 第72-75页 |
| 4—6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 神经元网络控制器及其应用 | 第76-105页 |
| 5—1 引言 | 第76-79页 |
| ·神经网络结构及算法 | 第76-78页 |
| ·神经控制系统 | 第78-79页 |
| 5—2 基于单神经元的PID自适应控制 | 第79-87页 |
| ·神经元控制器结构与学习算法 | 第80-83页 |
| ·学习算法的收敛性分析 | 第83-84页 |
| ·修正算法及控制系统仿真研究 | 第84-87页 |
| 5—3 变结构神经网络控制器 | 第87-91页 |
| ·变结构神经网络控制器及系统结构 | 第87-89页 |
| ·神经网络权值的无扰动继承 | 第89-90页 |
| ·仿真研究 | 第90-91页 |
| 5—4 具有全局最优的神经网络快速混合算法控制 | 第91-98页 |
| ·控制系统结构及修正的快速PID型BP算法 | 第92-94页 |
| ·随机最优化方法及混合算法 | 第94-96页 |
| ·混合算法的收敛性分析 | 第96-97页 |
| ·控制系统仿真 | 第97-98页 |
| 5—5 模糊神经网络控制系统 | 第98-103页 |
| ·伺服控制系统的Fuzzy结构 | 第99-101页 |
| ·神经网络模糊控制器的实现 | 第101-102页 |
| ·学习算法及控制系统仿真 | 第102-103页 |
| 5—6 本章小结 | 第103-105页 |
| 总结 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-114页 |
| 附录: 公开发表的论文目录 | 第114页 |
