两轮不平衡小车的初步辨识及智能控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·两轮自平衡小车的研究意义 | 第8页 |
| ·两轮自平衡小车的发展历程和现状 | 第8-11页 |
| ·国外的研究成果 | 第9-10页 |
| ·国内的研究成果 | 第10-11页 |
| ·系统辨识概论 | 第11页 |
| ·智能控制概论 | 第11-12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| 第二章 自平衡小车系统的构建 | 第14-20页 |
| ·系统的构建方案 | 第14页 |
| ·驱动单元 | 第14-15页 |
| ·传感器单元 | 第15-16页 |
| ·计算机控制单元 | 第16-17页 |
| ·系统的硬件实现 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 自平衡小车的系统辨识 | 第20-36页 |
| ·系统辨识的基本知识 | 第20-22页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·系统辨识输入信号的选取 | 第21-22页 |
| ·采样方法和采样间隔的选择 | 第22页 |
| ·辨识方法介绍 | 第22-28页 |
| ·预报误差法 | 第22-26页 |
| ·最小二乘法 | 第26-28页 |
| ·MATLAB 辨识工具箱的使用 | 第28-30页 |
| ·机电伺服系统的辨识 | 第30-32页 |
| ·两轮小车系统的辨识工作 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 自平衡小车的系统分析 | 第36-46页 |
| ·两轮自平衡小车的数学模型 | 第36-42页 |
| ·非线性模型 | 第36-39页 |
| ·模型线性化 | 第39-42页 |
| ·开环系统的仿真 | 第42-44页 |
| ·系统能控能观性分析 | 第44-45页 |
| ·能控性 | 第44页 |
| ·能观性 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 模糊控制与神经网络控制相关理论 | 第46-60页 |
| ·神经网络 | 第46-50页 |
| ·神经网络概述 | 第46-48页 |
| ·BP 神经网络 | 第48-49页 |
| ·神经网络控制 | 第49-50页 |
| ·模糊控制 | 第50-57页 |
| ·模糊集合 | 第50-52页 |
| ·模糊推理 | 第52-53页 |
| ·模糊推理系统 | 第53-55页 |
| ·模糊控制系统 | 第55-57页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第57-59页 |
| ·神经网络实现模糊控制的基本原理 | 第57-58页 |
| ·ANFIS:自适应神经-模糊推理系统 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第六章 自平衡小车控制系统的设计及研究 | 第60-74页 |
| ·两轮自平衡小车的极点配置和仿真 | 第60-62页 |
| ·两轮自平衡小车的模糊神经自适应控制 | 第62-66页 |
| ·动态模糊控制器的引进 | 第66-69页 |
| ·再次利用模糊自适应推理系统得到新的模糊控制器 | 第69-70页 |
| ·三种控制器控制效果的比较 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 结束语 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 研究成果 | 第82-84页 |
| 附录 | 第84-92页 |
| 附录A 辨识程序 | 第84-88页 |
| 附录B 系统分析程序 | 第88-91页 |
| 附录C sugeno 型模糊控制器规则 | 第91-92页 |
