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SMT丝印机运动控制系统设计和仿真

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外发展现状与趋势第10-11页
    1.3 本文的内容结构第11-13页
第2章 丝网印刷机第13-21页
    2.1 丝网印刷工艺第13-14页
        2.1.1 丝网印刷工作原理第13页
        2.1.2 丝网印刷质量第13-14页
    2.2 丝网印刷机第14-18页
        2.2.1 机械视觉对位系统第15-16页
        2.2.2 工作台第16-17页
        2.2.3 印刷头第17-18页
    2.3 丝网印刷参数第18-19页
    2.4 丝网印刷工作流程第19-20页
    2.5 小结第20-21页
第3章 丝印机运动控制系统设计第21-42页
    3.1 丝印机运动控制系统总体设计第21-24页
        3.1.1 丝印机运动控制系统架构第21-22页
        3.1.2 丝印机精密工作台运动控制系统架构第22-24页
    3.2 丝印机精密工作台运动控制系统硬件设计第24-35页
        3.2.1 运动控制系统的部件选择第24-29页
        3.2.2 运动控制器的接口电路配置第29-31页
        3.2.3 运动控制器与外部硬件的连接第31-35页
    3.3 丝印机精密工作台运动控制系统软件设计第35-41页
        3.3.1 控制软件系统总体方案第35-36页
        3.3.2 上位机软件设计第36-38页
        3.3.3 下位机软件设计第38-41页
    3.4 小结第41-42页
第4章 丝印机的精确定位平台伺服控制算法第42-72页
    4.1 精确定位伺服系统第42-43页
    4.2 永磁交流同步电机的结构和数学模型第43-45页
        4.2.1 永磁交流同步电机的结构第43页
        4.2.2 永磁交流同步电机的数学模型第43-45页
    4.3 永磁交流同步电机的PID控制算法第45-53页
        4.3.1 电流环设计第46-48页
        4.3.2 速度控制环设计第48-49页
        4.3.3 位置控制环设计第49-50页
        4.3.4 PID控制算法的参数计算与仿真第50-53页
    4.4 基于粒子群算法的速度控制器第53-56页
    4.5 基于粒子群优化的BP神经网络的永磁交流同步电机控制算法第56-63页
        4.5.1 BP神经网络控制第56-62页
        4.5.2 基于粒子群算法优化的BP神经网络学习算法第62-63页
    4.6 丝印机的精确定位平台伺服控制算法与仿真第63-71页
        4.6.1 定位平台等效动力学模型第63-68页
        4.6.2 基于粒子群优化的BP神经网络的丝印机定位平台第68-71页
        4.6.3 丝印机定位平台误差来源与补偿第71页
    4.7 小结第71-72页
第5章 DSP嵌入式运动控制虚拟仿真培训软件设计第72-79页
    5.1 设计方法第72-73页
        5.1.1 开发工具介绍第72页
        5.1.2 基于ADO的数据库访问第72-73页
    5.2 DSP嵌入式运动控制虚拟仿真培训系统实现第73-78页
        5.2.1 软件总体框架第73-74页
        5.2.2 丝印机对象分析和系统设计模块第74页
        5.2.3 硬件系统模块第74-76页
        5.2.4 软件系统模块第76-78页
    5.3 小结第78-79页
结论第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页
附录1第84-85页
附录2第85-87页
附录3第87-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第88页

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