| 第一章 绪论 | 第1-29页 |
| ·研究课题的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·神经网络的发展及现状 | 第9-17页 |
| ·神经网络的发展史 | 第9-11页 |
| ·典型的神经网络结构 | 第11页 |
| ·人工神经网络在系统辨识与控制中的应用概述 | 第11-17页 |
| ·非线性系统控制方法概述 | 第17-20页 |
| ·微分几何方法 | 第18-19页 |
| ·直接反馈线性化方法 | 第19-20页 |
| ·逆系统方法 | 第20页 |
| ·内模控制发展综述 | 第20-23页 |
| ·前馈控制器的设计 | 第21-22页 |
| ·反馈滤波器 | 第22-23页 |
| ·转台控制策略概述 | 第23-27页 |
| ·论文的主要工作 | 第27-29页 |
| 第二章 基于逆系统方法的内模控制 | 第29-55页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·逆系统方法 | 第29-31页 |
| ·逆系统 | 第30-31页 |
| ·伪线性系统 | 第31页 |
| ·径向基函数 RBF 神经网络 | 第31-36页 |
| ·网络输出计算 | 第32-33页 |
| ·网络的学习算法 | 第33-36页 |
| ·神经网络α阶逆系统的实现方法 | 第36-42页 |
| ·选取适当的激励信号 | 第36-38页 |
| ·确定神经网络逆系统的结构 | 第38页 |
| ·获取神经网络的训练样本 | 第38-39页 |
| ·离线计算数值微分 | 第39-40页 |
| ·构造神经网络的训练样本集 | 第40页 |
| ·确定神经网络类型 算法与训练神经网络 | 第40-41页 |
| ·构造与校验神经网络逆系统 | 第41-42页 |
| ·基于逆系统方法的内模控制 | 第42-47页 |
| ·基于逆系统方法的内模控制系统结构 | 第42-44页 |
| ·基于逆系统方法的内模控制的性能分析 | 第44-47页 |
| ·仿真研究 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 伺服系统基于逆系统方法的内模控制策略 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·直流电机数学模型 | 第55-58页 |
| ·用基于逆系统方法的内模控制对伺服系统模型进行控制 | 第58-68页 |
| ·伺服系统逆动态模型的辨识 | 第59-63页 |
| ·伪线性系统 | 第63-64页 |
| ·内模控制 | 第64-65页 |
| ·仿真研究 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 结论与体会 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附 录 | 第75-77页 |
| 致 谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第78页 |