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陀螺稳定平台滑模变结构控制技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 陀螺稳定平台研究的背景第8-9页
    1.2 陀螺稳定平台的国内外发展现状第9-10页
    1.3 陀螺稳定平台控制方法概述第10页
    1.4 变结构控制概述第10-12页
        1.4.1 变结构控制的诞生与发展第10-11页
        1.4.2 变结构控制的应用现状第11-12页
    1.5 论文的主要研究内容第12-13页
第二章 陀螺稳定平台运动学分析及其建模第13-23页
    2.1 系统结构概述及工作原理第13页
    2.2 系统运动学分析第13-16页
    2.3 稳定平台的隔离扰动分析第16-17页
    2.4 陀螺稳定平台数学模型第17-21页
    2.5 系统精度分析和性能要求第21-22页
        2.5.1 系统精度分析第21-22页
        2.5.2 系统性能要求第22页
    2.6 本章小结第22-23页
第三章 陀螺稳定平台PID控制第23-29页
    3.1 经典PID控制规律第23-24页
    3.2 陀螺稳定平台PID控制仿真第24-28页
    3.3 本章总结第28-29页
第四章 陀螺稳定平台滑模变结构控制第29-45页
    4.1 滑模变结构控制的定义及性质第29-33页
        4.1.1 滑动模态的概念第29-30页
        4.1.2 滑模变结构控制的定义第30-31页
        4.1.3 滑模变结构控制的基本性质第31-33页
    4.2 滑模变结构控制的动态品质第33页
    4.3 滑模变结构控制器设计的步骤及要求第33-35页
        4.3.1 控制器设计的步骤第33-34页
        4.3.2 控制器设计的要求第34-35页
    4.4 陀螺稳定平台滑模变结构控制第35-41页
        4.4.1 速度环滑模变结构控制器设计第36-37页
        4.4.2 稳定平台变结构控制仿真第37-41页
    4.5 速度环隔离抗扰分析第41-43页
    4.6 抖动存在问题分析第43页
    4.7 本章小结第43-45页
第五章 改进的陀螺稳定平台滑模变结构控制第45-57页
    5.1 神经网络简介第45页
    5.2 神经网络控制概述第45-46页
        5.2.1 神经网络控制系统的特点第46页
        5.2.2 神经网络控制在控制系统的作用第46页
    5.3 RBF神经网络概述第46-49页
        5.3.1 RBF网络简介第46-47页
        5.3.2 RBF神经网络输出计算第47-48页
        5.3.3 RBF神经网络学习算法第48-49页
        5.3.4 网络对比第49页
    5.4 陀螺稳定平台的神经网络滑模变结构控制第49-55页
        5.4.1 速度环神经网络滑模变结构控制器设计第50-52页
        5.4.2 稳定平台神经网络滑模变结构控制仿真第52-55页
    5.5 速度环隔离抗扰分析第55-56页
    5.6 本章总结第56-57页
第六章 总结与展望第57-58页
    6.1 论文总结第57页
    6.2 工作展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61页

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