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平面一级倒立摆系统的智能控制策略研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
图索引第13-14页
表索引第14-15页
第一章 绪论第15-25页
 1.1 课题研究背景第15-17页
 1.2 立论依据第17-21页
 1.3 论文主要研究内容及创新点第21-23页
 1.4 章节安排第23-25页
第二章 倒立摆控制系统的研究状况第25-42页
 2.1 倒立摆控制系统简介第25-30页
  2.1.1 倒立摆控制系统简介第25页
  2.1.2 倒立摆控制系统的种类第25-29页
  2.1.3 倒立摆系统的控制机理第29页
  2.1.4 倒立摆系统的特性第29-30页
 2.2 倒立摆控制系统的研究历史及现状第30-34页
 2.3 倒立摆系统的智能控制方法第34-42页
第三章 固高平面一级倒立摆系统结构及建模第42-55页
 3.1 固高平面一级倒立摆系统的硬件结构第42-49页
  3.1.1 系统特点第42-43页
  3.1.2 系统硬件组成第43-44页
  3.1.3 系统重要部件介绍第44-46页
  3.1.4 系统实物图第46-47页
  3.1.5 系统运动控制原理第47-49页
 3.2 固高平面一级倒立摆系统的数学模型建立第49-55页
  3.2.1 模型推导原理第49-50页
  3.2.2 系统数学建模第50-55页
第四章 基于粗糙集理论的神经模糊系统智能控制方法第55-87页
 4.1 粗糙集理论概述第55-65页
  4.1.1 粗糙集理论的产生、发展和应用第55-56页
  4.1.2 粗糙集理论的特点第56-58页
  4.1.3 粗糙集理论的基本概念第58-64页
  4.1.4 基于粗糙集理论的规则获取第64-65页
 4.2 神经模糊系统概述第65-78页
  4.2.1 神经模糊系统的产生和发展第65-69页
  4.2.2 神经模糊系统的基本思想第69-70页
  4.2.3 基于 Mamdani模糊模型的神经模糊系统(MNFIS)第70-78页
   4.2.3.1 基于 Mamdani模糊模型的神经模糊系统简介第71页
   4.2.3.2 基于 Mamdani模糊模型的神经模糊系统的结构和功能第71-74页
   4.2.3.3 基于 Mamdani模糊模型的神经模糊系统的学习算法第74-78页
 4.3 基于粗糙集的Mamdani神经模糊系统(RMNFIS)智能控制策略第78-87页
  4.3.1 RMNFIS智能控制策略的基本思想第78-80页
  4.3.2 基于粗糙集理论的MNFIS网络结构构造第80-83页
   4.3.2.1 理论基础第80-81页
   4.3.2.2 基于粗糙集理论的模糊规则获取第81-83页
  4.3.3 基于粗糙集的 Mamdani神经模糊系统的建立第83-87页
   4.3.3.1 系统建立思想第83-84页
   4.3.3.2 系统网络结构及学习算法第84-87页
第五章 平面一级倒立摆的控制系统设计与仿真第87-123页
 5.1 平面一级倒立摆系统的分组补偿 RMNFIS控制仿真第87-112页
  5.1.1 控制变量的分组第88-92页
  5.1.2 基于粗糙集理论的模糊规则获取第92-101页
  5.1.3 分组补偿神经模糊系统控制器的设计第101-105页
  5.1.4 平面一级倒立摆系统的分组补偿 RMNFIS控制第105-106页
  5.1.5 仿真结果第106-112页
 5.2 平面一级倒立摆系统的 LQR控制仿真第112-121页
  5.2.1 线性二次型最优控制原理第112-116页
  5.2.2 平面一级倒立摆系统的 LQR最优控制器设计第116-118页
  5.2.3 仿真结果第118-121页
 5.3 两种控制策略的结果比较第121-123页
第六章 结束语第123-127页
 6.1 本论文主要研究工作第123-125页
 6.2 本论文创新点及展望第125-127页
参考文献第127-138页
致谢第138-139页
攻读硕士学位期间发表的论文第139页

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