基于增强拓扑神经网络的自平衡车研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·选题研究意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状分析 | 第12-19页 |
| ·国外研究现状概述 | 第12-16页 |
| ·国内研究现状概述 | 第16-19页 |
| ·研究现状分析 | 第19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 2 两轮自平衡车的动力学模型 | 第21-33页 |
| ·动力学建模基本概念 | 第21-22页 |
| ·平衡车系统非线性动力学模型 | 第22-30页 |
| ·平衡车坐标参量定义与分析 | 第23-24页 |
| ·平衡车牛顿法建模 | 第24-28页 |
| ·平衡车拉格朗日法建模 | 第28-30页 |
| ·平衡车动力学模型的仿真验证 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于虚拟样机技术的两轮平衡车动力学分析 | 第33-48页 |
| ·ADAMS动力学建模原理 | 第33-36页 |
| ·ADAMS与MATLAB联合控制仿真 | 第36-43页 |
| ·ADAMS/Control控制模块 | 第36-37页 |
| ·建立Pro/E虚拟样机模型 | 第37-39页 |
| ·添加自平衡车基本约束并设定驱动 | 第39页 |
| ·建立自平衡车操作工况 | 第39-40页 |
| ·创建ADAMS输入与输出参数 | 第40-42页 |
| ·MATLAB与ADAMS连接 | 第42-43页 |
| ·基于MATLAB/Simulink的控制方案 | 第43-46页 |
| ·PID控制基础知识 | 第43-44页 |
| ·变速积分PID控制平衡车 | 第44-45页 |
| ·建立变速积分PID控制方案 | 第45-46页 |
| ·ADAMS与MATLAB联合实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 增强拓扑神经演化优化神经网络 | 第48-63页 |
| ·人工神经网络演化 | 第49-50页 |
| ·NEAT人工神经网络演化实现 | 第50-57页 |
| ·网络结构的基因编码 | 第50-51页 |
| ·神经网络基因突变操作 | 第51-52页 |
| ·神经网络基因杂交操作 | 第52-56页 |
| ·通过种群对基因进行保护 | 第56-57页 |
| ·复杂化方法 | 第57页 |
| ·人工神经网络结构排序算法 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于增强拓扑神经网络的自平衡车仿真与实验 | 第63-81页 |
| ·实验背景 | 第63-64页 |
| ·平衡车模型设置 | 第64-65页 |
| ·平衡车仿真参数设置 | 第65-71页 |
| ·传感器设定 | 第65-67页 |
| ·适应度函数设定 | 第67-69页 |
| ·仿真环境设定 | 第69页 |
| ·人工神经网络设定 | 第69-71页 |
| ·人工神经网络训练 | 第71-72页 |
| ·演化参数 | 第71页 |
| ·进化方法 | 第71-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-80页 |
| ·仿真平台 | 第72页 |
| ·实验一 | 第72-77页 |
| ·实验二 | 第77-78页 |
| ·实验三 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第87页 |
