火星巡视器低重力试验系统二维跟踪控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 论文来源 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文研究的背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 低重力随动系统研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 传感器数据融合研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 数据融合结构 | 第16-17页 |
| 1.3.2 数据融合算法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容与结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 二维随动系统设计及建模 | 第19-38页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 系统机械设计 | 第19-22页 |
| 2.3 二维随动系统动力学建模 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基本坐标系 | 第22页 |
| 2.3.2 坐标系变换关系 | 第22-23页 |
| 2.3.3 动力学模型 | 第23-26页 |
| 2.4 系统模型简化及仿真验证 | 第26-33页 |
| 2.4.1 模型简化 | 第26-27页 |
| 2.4.2 模型验证 | 第27-33页 |
| 2.5 系统特性分析 | 第33-36页 |
| 2.5.1 稳定性分析 | 第33-35页 |
| 2.5.2 系统能控性分析 | 第35-36页 |
| 2.5.3 系统能观测性分析 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的位姿测量信息融合 | 第38-53页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 卡尔曼滤波数据融合基本原理 | 第38-43页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第39-40页 |
| 3.2.2 多传感器数据融合基本原理 | 第40-43页 |
| 3.3 测量数据预处理 | 第43-44页 |
| 3.3.1 剔除野值 | 第43-44页 |
| 3.3.2 滤波和预测 | 第44页 |
| 3.4 融合算法设计 | 第44-46页 |
| 3.5 融合算法仿真 | 第46-52页 |
| 3.5.1 剔除野值算法仿真 | 第46-48页 |
| 3.5.2 滤波融合仿真 | 第48-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 二维随动控制系统设计 | 第53-77页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 二维随动系统数学模型 | 第53-56页 |
| 4.2.1 电机建模 | 第54-55页 |
| 4.2.2 电机驱动器建模 | 第55页 |
| 4.2.3 机械环节建模 | 第55-56页 |
| 4.2.4 数学模型 | 第56页 |
| 4.3 控制器设计 | 第56-66页 |
| 4.3.1 控制策略 | 第56-57页 |
| 4.3.2 控制器设计 | 第57-61页 |
| 4.3.3 控制器仿真 | 第61-66页 |
| 4.4 自适应PID改进设计 | 第66-71页 |
| 4.4.1 自适应PID基本原理 | 第67-68页 |
| 4.4.2 自适应PID控制器设计 | 第68-69页 |
| 4.4.3 自适应PID控制仿真 | 第69-71页 |
| 4.5 实验分析 | 第71-76页 |
| 4.5.1 软件实现 | 第71-73页 |
| 4.5.2 控制器性能验证 | 第73-74页 |
| 4.5.3 误差分析 | 第74-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间发表的论文、专利 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
