| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-20页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 超声波电机的运行原理 | 第7-9页 |
| 1.3 超声波电机的发展历史、现状及前景 | 第9页 |
| 1.4 超声波电机的驱动 | 第9-11页 |
| 1.5 超声波电机的控制策略 | 第11-14页 |
| 1.5.1 经典控制理论 | 第12页 |
| 1.5.2 现代控制理论 | 第12-13页 |
| 1.5.3 智能控制理论 | 第13-14页 |
| 1.6 超声波电机模型建立领域的研究 | 第14-15页 |
| 1.7 超声波电机位置控制的研究 | 第15-17页 |
| 1.8 本文工作的主要内容及安排 | 第17-20页 |
| 1.8.1 本文工作的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.8.2 本文结构的主要安排 | 第18-20页 |
| 第2章 超声波电机非线性Hammerstein模型辨识 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 非线性Hammerstein模型介绍 | 第20-23页 |
| 2.3 超声波电机Hammerstein位置控制模型的结构 | 第23-24页 |
| 2.4 超声波电机Hammerstein模型的模型辨识 | 第24-29页 |
| 2.4.1 实验数据的测取与处理 | 第24页 |
| 2.4.2 辨识优化过程的适应度函数 | 第24页 |
| 2.4.3 基于菌群觅食优化算法的模型辨识 | 第24-29页 |
| 2.5 菌群觅食优化算法参数的确定 | 第29-31页 |
| 2.6 超声波电机模型阶次的确定 | 第31-34页 |
| 2.7 超声波电机的非线性频率-位置Hammerstein模型 | 第34-36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 自适应控制 | 第37-48页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 自适应控制简介 | 第37-40页 |
| 3.2.1 自校正控制系统 | 第38-39页 |
| 3.2.2 模型参考自适应控制系统 | 第39-40页 |
| 3.3 系统辨识 | 第40-43页 |
| 3.3.1 递推最小二乘法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 具有遗忘因子的递推最小二乘法 | 第42页 |
| 3.3.3 递推增广最小二乘法 | 第42-43页 |
| 3.4 多步预测控制 | 第43-47页 |
| 3.4.1 最小方差自校正控制 | 第43-44页 |
| 3.4.2 广义最小方差自校正控制 | 第44-46页 |
| 3.4.3 多步预测控制 | 第46-47页 |
| 3.5 结论 | 第47-48页 |
| 第4章 基于非线性模型的超声波电机多步预测位置控制 | 第48-63页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 超声波电机非线性Hammerstein模型的自适应位置控制器设计 | 第48-49页 |
| 4.3 直接多步预测控制算法策略设计 | 第49-55页 |
| 4.3.1 多步预测控制算法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 多步预测控制算法控制参数的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.3 直接多步预测控制算法 | 第51-55页 |
| 4.4 超声波电机直接多步预测控制过程 | 第55-56页 |
| 4.5 超声波电机的直接多步预测位置控制实验过程 | 第56-62页 |
| 4.5.1 参数调整过程 | 第57-61页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第61-62页 |
| 4.6 结论 | 第62-63页 |
| 第5章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录A BFO算法的MATLAB主要实现代码 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |
