| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·倒立摆系统的研究背景及意义 | 第7-10页 |
| ·国内外研究情况简介 | 第7-10页 |
| ·实验室倒立摆控制系统研究平台 | 第10页 |
| ·本论文主要工作 | 第10-13页 |
| 第二章 倒立摆系统建模及分析 | 第13-25页 |
| ·倒立摆系统特性及工作原理 | 第13-14页 |
| ·直线二级倒立摆系统建模 | 第14-23页 |
| ·直线二级倒立摆 S-function 函数封装模型 | 第19-20页 |
| ·S-function 工作原理 | 第20-23页 |
| ·系统定性分析 | 第23-24页 |
| ·稳定性分析 | 第23页 |
| ·能控性和能观性分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 直线二级倒立摆系统 LQR 算法的实现 | 第25-39页 |
| ·线性二次最优控制 LQR 原理 | 第25-26页 |
| ·直线二级倒立摆系统 LQR 控制器仿真 | 第26-30页 |
| ·PSO 算法优化 LQR 控制器 | 第30-33页 |
| ·PSO 算法基本原理 | 第30-31页 |
| ·PSO 算法优化 LQR 控制器的设计 | 第31-33页 |
| ·直线二级倒立摆系统 LQR 控制器实时控制 | 第33-38页 |
| ·倒立摆实验设备简介 | 第33-34页 |
| ·倒立摆控制系统控制软件 | 第34-35页 |
| ·LQR 控制器在直线二级倒立摆系统中的实时控制 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 直线二级倒立摆系统神经网络控制的实现 | 第39-57页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第39-43页 |
| ·神经网络的分类 | 第40页 |
| ·神经网络工作方式 | 第40-42页 |
| ·神经网络的特点 | 第42-43页 |
| ·BP 网络在直线二级倒立摆中的应用 | 第43-51页 |
| ·BP 算法原理 | 第43-47页 |
| ·BP 算法在 Matlab 中实现对二级倒立摆系统的控制 | 第47-49页 |
| ·BP 神经网络在直线二级倒立摆系统中的实时控制 | 第49-51页 |
| ·RBF 神经网络在二级倒立摆系统中的应用 | 第51-56页 |
| ·RBF 算法基本原理 | 第51-54页 |
| ·RBF 算法的 Matlab 实现 | 第54-56页 |
| ·RBF 神经网络在直线二级倒立摆系统中实时控制 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于 VC6.0 的试验平台的设计与实现 | 第57-65页 |
| ·开发背景及意义 | 第57-58页 |
| ·实验平台开发流程 | 第58-60页 |
| ·创建动态链接库 | 第58-59页 |
| ·各模块组合为系统的控制软件平台 | 第59-60页 |
| ·二级倒立摆控制软件平台介绍 | 第60-64页 |
| ·实时控制与全仿真实验平台 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文的主要工作总结 | 第65-66页 |
| ·倒立摆系统控制方法与实现的前景展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 A | 第75-79页 |
| 附录 B | 第79-81页 |
| 附录 C | 第81-87页 |
| 附录 D | 第87-91页 |
| 附录 E | 第91-95页 |