第1章 绪论 | 第1-18页 |
·选题的背景和意义 | 第7-9页 |
·控制系统分析及初步设计 | 第9-12页 |
·控制对象 | 第9-11页 |
·控制方案的确定 | 第11-12页 |
·多变量模糊控制概述和研究现状 | 第12-17页 |
·模糊控制理论发展与应用 | 第12-15页 |
·基于神经网络的模糊控制 | 第15-17页 |
·本研究的主要工作 | 第17-18页 |
第2章 模糊控制 | 第18-31页 |
·模糊控制的控制原理 | 第18-20页 |
·模糊控制器的输入变量和输出变量 | 第20-21页 |
·模糊控制器的隶属函数 | 第21-22页 |
·模糊控制规则、推理及其模糊量的非模糊化方法 | 第22-23页 |
·模糊控制器的设计 | 第23-29页 |
·仿真研究 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第3章 自组织模糊神经网络控制算法的研究 | 第31-50页 |
·神经网络控制的基本结构和学习方法 | 第31-36页 |
·网络的基本结构 | 第31-35页 |
·网络的基本学习方法 | 第35-36页 |
·模糊控制与神经网络的结合在本课题中应用的可行性 | 第36-38页 |
·自组织模糊神经网络控制算法 | 第38-49页 |
·模糊控制算法的简化 | 第38-41页 |
·模糊神经网络控制器结构 | 第41-43页 |
·自组织模糊神经网络控制器 | 第43-46页 |
·自组织模糊神经网络学习算法 | 第46-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第4章 多变量模糊神经网络控制 | 第50-57页 |
·基本论域、量化因子和比例因子的选择 | 第50-51页 |
·系统方向的确定 | 第51-52页 |
·模糊控制采样时间的选择 | 第52-53页 |
·仿真结果分析 | 第53-56页 |
·隶属函数训练 | 第53-54页 |
·控制仿真结果 | 第54-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第5章 模糊神经网络控制器的硬件设计 | 第57-67页 |
·DSP技术及其器件介绍 | 第57-59页 |
·DSP技术介绍 | 第57-58页 |
·DSP芯片概述 | 第58页 |
·DSP芯片的选型 | 第58-59页 |
·DSP模糊神经网络控制器的总体设计 | 第59-67页 |
·基于DSP模糊神经网络控制器的系统控制原理 | 第60-61页 |
·TMS320LF2407模糊神经网络控制器硬件组成 | 第61-67页 |
第6章 模糊神经网络控制器软件设计 | 第67-73页 |
·软件设计总体设计思想 | 第67页 |
·主程序设计 | 第67-69页 |
·模糊神经网络控制子程序设计 | 第69-70页 |
·串行通信子程序设计 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第7章 总结与展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |