| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 特征模型概述 | 第16-22页 |
| 2.1 特征建模的基本概念与定义 | 第16页 |
| 2.2 基于特征建模的小车倒立摆控制系统研究历史与现状 | 第16-17页 |
| 2.3 特征建模的特点和分类 | 第17页 |
| 2.3.1 特征模型的特点 | 第17页 |
| 2.3.2 特征建模的分类 | 第17页 |
| 2.4 特征建模的可行性 | 第17-18页 |
| 2.5 线性定常系统特征建模方法 | 第18-19页 |
| 2.6 参数辨识 | 第19-20页 |
| 2.7 自适应控制器的设计 | 第20-22页 |
| 2.7.1 黄金分割自适应控制律 | 第20-21页 |
| 2.7.2 逻辑微分控制律 | 第21页 |
| 2.7.3 逻辑积分控制律 | 第21页 |
| 2.7.4 维持跟踪控制律 | 第21-22页 |
| 第三章 参数优化 | 第22-25页 |
| 3.1 自适应控制器的优化 | 第22-23页 |
| 3.2 参数自校正自适应控制 | 第23-25页 |
| 第四章 实验设计法的应用 | 第25-32页 |
| 4.1 实验设计法概述 | 第25-26页 |
| 4.1.1 试验设计法 | 第25-26页 |
| 4.2 问题描述 | 第26页 |
| 4.3 用试验设计法选取数据 | 第26-30页 |
| 4.3.1 均匀设计 | 第26-29页 |
| 4.3.2 拉丁超立方设计 | 第29-30页 |
| 4.4 数据建模 | 第30-31页 |
| 4.4.1 基于均匀设计的神经网络建模 | 第30页 |
| 4.4.2 基于拉丁超立方设计的神经网络建模 | 第30-31页 |
| 4.5 结论 | 第31-32页 |
| 第五章 倒立摆系统建模 | 第32-46页 |
| 5.1 倒立摆系统硬件介绍 | 第32-34页 |
| 5.2 倒立摆系统的组成及分类 | 第34-35页 |
| 5.2.1 倒立摆系统的组成 | 第34页 |
| 5.2.2 倒立摆系统的分类 | 第34页 |
| 5.2.3 倒立摆系统特性 | 第34-35页 |
| 5.3 一级倒立摆系统建模过程 | 第35-40页 |
| 5.4 二级倒立摆系统的建模 | 第40-46页 |
| 5.4.1 MATHEMATIC软件介绍 | 第40-41页 |
| 5.4.2 二级倒立摆建模过程 | 第41-46页 |
| 第六章 实验结果 | 第46-57页 |
| 6.1 MATLAB软件的介绍 | 第46页 |
| 6.2 一级倒立摆系统仿真结果 | 第46-51页 |
| 6.2.1 直线单阶倒立摆的可控性分析 | 第46-47页 |
| 6.2.2 基于特征模型的一阶倒立摆仿真实验 | 第47-48页 |
| 6.2.3 特征模型控制与PID控制方法的对比 | 第48-51页 |
| 6.3 实时控制实验在一阶倒立摆系统中的应用 | 第51-53页 |
| 6.4 二级倒立摆系统仿真实验 | 第53-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 7.1 全文总结 | 第57页 |
| 7.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-75页 |