带式输送机启动控制策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 插图清单 | 第10-12页 |
| 表格清单 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外的研究现状 | 第14-17页 |
| ·国外的研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 带式输送机系统模型的建立 | 第18-30页 |
| ·输送带的力学模型建立 | 第18-23页 |
| ·输送带的力学特性 | 第18-20页 |
| ·输送带的力学模型 | 第20-22页 |
| ·输送带的动力学模型 | 第22-23页 |
| ·带式输送机系统力学模型的建立 | 第23-29页 |
| ·建立带式输送机系统的基本假设 | 第24页 |
| ·带式输送机系统动力学方程的建立 | 第24-25页 |
| ·各种参数的计算 | 第25-27页 |
| ·带式输送机系统数学模型的简化 | 第27-29页 |
| ·本文所建模型的参数 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 带式输送机启动曲线的分析 | 第30-36页 |
| ·带式输送机系统启动过程的分析 | 第30-31页 |
| ·带式输送机驱动系统 | 第30页 |
| ·启动过程带来的问题 | 第30-31页 |
| ·几种常见的启动加速度曲线 | 第31-34页 |
| ·本文采用的启动加速度曲线 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基础理论在带式输送机系统中的应用 | 第36-55页 |
| ·控制机制 | 第36页 |
| ·PID 控制及算法 | 第36-42页 |
| ·PID 控制的基本原理 | 第37-38页 |
| ·数字 PID 控制 | 第38-39页 |
| ·PID 控制器参数的整定 | 第39-40页 |
| ·PID 控制器的仿真效果 | 第40-42页 |
| ·PID 控制算法的局限性 | 第42页 |
| ·模糊控制 | 第42-54页 |
| ·模糊控制的特点 | 第42-43页 |
| ·模糊控制的基本思想 | 第43-45页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第45-50页 |
| ·模糊控制器的仿真效果 | 第50-54页 |
| ·模糊控制算法的优缺点 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 RBF 神经网络的应用 | 第55-72页 |
| ·神经网络简介 | 第55-56页 |
| ·神经元模型 | 第56-58页 |
| ·RBF 神经网络简介 | 第58-60页 |
| ·RBF 神经网络在系统辨识中的应用 | 第60-65页 |
| ·RBF 神经网络辨识原理 | 第60-62页 |
| ·基于 RBF 网络辨识原理的带式输送机控制系统 | 第62-63页 |
| ·基于 RBF 网络辨识原理控制器的仿真效果 | 第63-65页 |
| ·模糊神经网络 | 第65-71页 |
| ·模糊神经网络简介 | 第65-66页 |
| ·标准模型的模糊神经网络 | 第66页 |
| ·基于模糊 RBF 神经网络的带式输送机控制系统 | 第66-69页 |
| ·基于模糊 RBF 神经网络控制器的仿真效果 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 仿真结果的分析 | 第72-76页 |
| ·各算法的性能对比 | 第72-74页 |
| ·各算法的鲁棒性测试 | 第74-76页 |
| 第七章 结论和展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第81-82页 |
