| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-10页 |
| 前言 | 第10-14页 |
| 1、研究意义和目的 | 第10页 |
| 2、国内外研究情况简介 | 第10-12页 |
| 3、本文主要工作 | 第12页 |
| 4、论文安排 | 第12-14页 |
| 第一章 直线一级、二级倒立摆建模和定性分析 | 第14-23页 |
| ·直线一级倒立摆建模 | 第14-16页 |
| ·直线二级倒立摆建模 | 第16-21页 |
| ·倒立摆系统定性分析 | 第21-22页 |
| ·直线一级倒立摆定性分析 | 第21-22页 |
| ·直线二级倒立摆定性分析 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 自适应神经网络模糊推理系统 | 第23-32页 |
| ·模糊逻辑和神经网络的结合 | 第23-24页 |
| ·Sugeno 型模糊逻辑系统 | 第24-25页 |
| ·一阶Sugeno 型模糊逻辑系统特点 | 第24-25页 |
| ·一阶Sugeno 型模糊控制器的非线性模型逼近 | 第25页 |
| ·Sugeno 型自适应神经网络模糊控制器设计原理 | 第25-31页 |
| ·设计原理 | 第25-26页 |
| ·ANFIS 神经网络结构 | 第26-27页 |
| ·Sugeno 型模糊控制器初始结构确定 | 第27-28页 |
| ·提高控制精度策略研究 | 第28-31页 |
| ·ANFIS 的学习算法和训练数据使用 | 第28页 |
| ·细化离散状态空间点网策略 | 第28-29页 |
| ·非均匀分割变量区间策略 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 Sugeno 型自适应神经网络模糊控制器设计 | 第32-40页 |
| ·LQR 最优调节器设计 | 第32-34页 |
| ·LQR 最优调节器设计原理及分析 | 第32-33页 |
| ·一级倒立摆LQR 最优调节器设计 | 第33页 |
| ·二级倒立摆LQR 最优调节器设计 | 第33-34页 |
| ·Sugeno 型自适应神经网络模糊控制器设计 | 第34-39页 |
| ·确定输入状态变量矩阵 | 第34-36页 |
| ·计算控制器样本输出 | 第36-38页 |
| ·变量模糊划分及隶属度函数 | 第38页 |
| ·模糊控制器参数训练 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 倒立摆系统仿真控制研究 | 第40-55页 |
| ·直线一级、二级倒立摆Simulink 仿真建模 | 第40-42页 |
| ·直线一级倒立摆Simulink 仿真建模 | 第40-41页 |
| ·直线二级倒立摆Simulink 仿真建模 | 第41-42页 |
| ·Sugeno 型自适应神经网络模糊控制器性能对比研究 | 第42-54页 |
| ·“5 点均匀分割法”和“7 点非均匀分割法”对比研究 | 第42-45页 |
| ·一级倒立摆LQR 控制器和Sugeno 型模糊控制器性能对比 | 第45-50页 |
| ·二级倒立摆LQR 控制器和Sugeno 型模糊控制器性能对比 | 第50-52页 |
| ·二级倒立摆小车位置跟踪控制效果对比 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 倒立摆实物系统控制研究 | 第55-61页 |
| ·固高直线倒立摆简介 | 第55页 |
| ·控制策略的软件实现 | 第55-56页 |
| ·一级倒立摆控制实验 | 第56-58页 |
| ·一级倒立摆稳定控制实验 | 第56-57页 |
| ·一级倒立摆小车位置跟踪实验 | 第57-58页 |
| ·二级倒立摆控制实验 | 第58-60页 |
| ·二级倒立摆稳定控制实验 | 第58-59页 |
| ·二级倒立摆抗干扰性能实验 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 发表文章目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录1 | 第67-68页 |
| 附录2 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-74页 |
