基于BP神经网络的自适应逆控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究的意义和背景 | 第7-8页 |
| ·课题研究的意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究的背景 | 第8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-10页 |
| ·本文研究的内容 | 第10-11页 |
| ·本论文内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 自适应逆控制 | 第12-27页 |
| ·自适应逆控制一般概念 | 第12-15页 |
| ·自适应控制 | 第12-13页 |
| ·逆控制 | 第13-15页 |
| ·逆对象建模 | 第15-21页 |
| ·最小相位对象的逆 | 第16-17页 |
| ·非最小相位对象的逆 | 第17-20页 |
| ·逆对象建模的困难和解决方案 | 第20-21页 |
| ·非线性系统的神经网络自适应逆控制 | 第21-26页 |
| ·线性系统的可逆性 | 第22-23页 |
| ·神经网络逆系统的常用结构和本文提出的结构 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 神经网络自适应逆控制的实现 | 第27-46页 |
| ·神经网络建模方法 | 第27-30页 |
| ·模型的选择 | 第27-28页 |
| ·输入信号的选择 | 第28页 |
| ·误差准则的选择 | 第28-30页 |
| ·神经网络逆建模 | 第30-33页 |
| ·正向建模 | 第30页 |
| ·逆向建模 | 第30-33页 |
| ·反向传播算法 | 第33-39页 |
| ·BP网络结构与算法 | 第34-36页 |
| ·BP网络设计中所注意的问题 | 第36-38页 |
| ·BP网络的限制 | 第38-39页 |
| ·神经网络逆系统控制的实现 | 第39-42页 |
| ·被控对象的可逆性分析 | 第39-40页 |
| ·辨识器和控制器的构造 | 第40-42页 |
| ·神经网络逆控制系统的稳定性分析 | 第42-45页 |
| ·单个神经元的稳定性分析 | 第42-44页 |
| ·整个神经网络的稳定性 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 仿真研究 | 第46-60页 |
| ·动态非线性系统逆控制仿真 | 第46-49页 |
| ·被控系统描述 | 第46-47页 |
| ·仿真数据及其分析 | 第47-49页 |
| ·伺服系统三环跟随性仿真实验 | 第49-53页 |
| ·伺服系统三环的结构 | 第49-50页 |
| ·仿真及分析 | 第50-53页 |
| ·逆系统的消除噪声和鲁棒性仿真实验 | 第53-58页 |
| ·噪声和干扰自适应逆系统消除理论 | 第53-55页 |
| ·噪声干扰消除仿真分析 | 第55-57页 |
| ·鲁棒性实验 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 读研期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
