基于模糊及神经网络的非线性系统滑模控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文结构及主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 滑模控制基本原理 | 第12-21页 |
| ·滑模控制简介及发展历史 | 第12-13页 |
| ·滑模控制基本原理与基本性质 | 第13-18页 |
| ·滑模控制的基本概念 | 第13页 |
| ·滑动模态的数学描述及滑模面的选取 | 第13-14页 |
| ·滑动模态的存在条件和到达条件 | 第14-15页 |
| ·等效控制 | 第15-16页 |
| ·滑模控制系统的不变性及其条件 | 第16-17页 |
| ·滑模系统的设计 | 第17-18页 |
| ·滑模控制的抖振问题 | 第18-19页 |
| ·滑模控制的应用 | 第19-21页 |
| 第三章 非线性系统模糊滑模控制 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·模糊控制基本原理 | 第21-25页 |
| ·模糊控制原理 | 第21页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第21-22页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第22-25页 |
| ·一类非线性系统的模糊自适应滑模控制 | 第25-30页 |
| ·问题描述 | 第25-26页 |
| ·自适应模糊滑模控制器设计 | 第26-29页 |
| ·仿真 | 第29-30页 |
| ·结语 | 第30页 |
| ·基于模糊控制的全局滑模控制 | 第30-34页 |
| ·问题描述 | 第30页 |
| ·模糊全局滑模控制器设计 | 第30-33页 |
| ·仿真 | 第33-34页 |
| ·结语 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 非线性系统神经滑模控制 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·神经网络基本理论 | 第36-41页 |
| ·神经网络基本原理 | 第36-38页 |
| ·RBF 网络结构及其学习算法 | 第38-41页 |
| ·一类非线性系统的自适应神经滑模控制 | 第41-46页 |
| ·问题描述 | 第41-42页 |
| ·自适应神经滑模控制器设计 | 第42-45页 |
| ·仿真 | 第45-46页 |
| ·结语 | 第46页 |
| ·基于名义模型的自适应神经滑模控制 | 第46-51页 |
| ·问题描述 | 第46-47页 |
| ·基于名义模型的自适应神经滑模控制器设计 | 第47-50页 |
| ·仿真 | 第50-51页 |
| ·结语 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 滑模控制在机器人控制中的应用 | 第52-63页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·机器人的数学模型 | 第52-53页 |
| ·机器人轨迹跟踪滑模控制 | 第53-57页 |
| ·问题描述 | 第53-54页 |
| ·控制器设计 | 第54-56页 |
| ·仿真 | 第56-57页 |
| ·结语 | 第57页 |
| ·基于模糊自适应增益调节的机器人滑模控制 | 第57-61页 |
| ·机器人动力学模型 | 第57-58页 |
| ·机器人手臂的传统滑模控制 | 第58页 |
| ·基于模糊自适应增益调节的机器人滑模控制 | 第58-60页 |
| ·仿真 | 第60-61页 |
| ·结语 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
