| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电液伺服系统控制方法的发展状况 | 第12-17页 |
| 1.2.1 电液伺服系统概述及控制特点 | 第12页 |
| 1.2.2 电液伺服系统控制方法的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 智能控制在电液伺服系统中的应用现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 转向架参数测定试验台电液伺服系统组成及控制原理 | 第19-33页 |
| 2.1 电液伺服系统的组成 | 第19-23页 |
| 2.1.1 试验台总体结构 | 第19-21页 |
| 2.1.2 试验台电液伺服系统的组成 | 第21-23页 |
| 2.2 液压系统主要元器件选型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 液压缸 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电液伺服阀 | 第24-26页 |
| 2.2.3 液压泵站 | 第26-27页 |
| 2.3 试验台电液伺服系统的控制原理 | 第27-31页 |
| 2.3.1 单缸电液伺服系统的控制原理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 多缸电液伺服系统的同步控制 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于神经网络的试验台电液伺服系统PID控制算法研究 | 第33-53页 |
| 3.1 PID控制原理及算法 | 第33-38页 |
| 3.1.1 PID控制的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.1.2 数字PID算法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 PID控制的参数整定 | 第36-38页 |
| 3.2 神经网络控制方法研究 | 第38-47页 |
| 3.2.1 人工神经元 | 第39-40页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第40-45页 |
| 3.2.3 RBF神经网络 | 第45-47页 |
| 3.3 神经网络整定的PID控制 | 第47-52页 |
| 3.3.1 试验台电液伺服系统BP神经网络PID控制算法设计 | 第47-49页 |
| 3.3.2 试验台电液伺服系统RBF神经网络PID控制算法设计 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 转向架参数测定试验台电液伺服系统建模仿真分析 | 第53-67页 |
| 4.1 电液伺服系统常用建模方法 | 第53-57页 |
| 4.1.1 AMESim软件简介 | 第53-54页 |
| 4.1.2 AMESim常用元件库 | 第54-55页 |
| 4.1.3 AMESim软件的建模步骤 | 第55-57页 |
| 4.2 转向架参数测定试验台电液伺服系统AMESim模型构建 | 第57-60页 |
| 4.2.1 基于AMESim的试验台电液伺服系统模型的构建 | 第57-58页 |
| 4.2.2 电液伺服系统模型的参数设定 | 第58-60页 |
| 4.3 AMESim与Simulink的联合仿真 | 第60-61页 |
| 4.3.1 联合仿真概述 | 第60页 |
| 4.3.2 AMESim与Simulink联合仿真的实现 | 第60-61页 |
| 4.4 基于AMESim/Simulink的试验台电液伺服系统的联合仿真 | 第61-66页 |
| 4.4.1 试验台电液伺服系统联合仿真模型的构建 | 第61-63页 |
| 4.4.2 试验台电液伺服系统PID控制的仿真分析 | 第63-65页 |
| 4.4.3 仿真结果验证 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 试验台电液伺服系统神经网络PID控制仿真分析 | 第67-83页 |
| 5.1 基于神经网络整定的PID控制器Simulink模型的建立 | 第67-70页 |
| 5.1.1 基于BP-PID控制器Simulink模型的建立 | 第67-69页 |
| 5.1.2 基于RBF-PID控制器Simulink模型的建立 | 第69-70页 |
| 5.2 基于神经网络整定的PID控制的电液伺服系统的仿真分析 | 第70-77页 |
| 5.2.1 电液伺服系统对输入信号的响应分析 | 第70-74页 |
| 5.2.2 控制参数自适应整定分析 | 第74-77页 |
| 5.3 基于转向架参数测定试验台的轨道不平顺模拟 | 第77-81页 |
| 5.3.1 轨道谱输入模型 | 第77-78页 |
| 5.3.2 基于试验台的轨道不平顺模拟仿真分析 | 第78-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第83-84页 |
| 6.2 论文展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 作者简介及科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
