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超磁致伸缩执行器车削加工系统控制方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第12-26页
    1.1 研究背景第12-18页
        1.1.1 超磁致伸缩材料的发展过程第12-13页
        1.1.2 超磁致伸缩材料的性能及工作机理第13-16页
        1.1.3 超磁致伸缩材料的应用第16-18页
    1.2 研究现状第18-23页
        1.2.1 非圆型面零件车削加工驱动方式的研究现状第18-20页
        1.2.2 GMM滞回特性研究现状第20-21页
        1.2.3 GMA控制方法研究现状第21-23页
    1.3 本文研究的主要内容及意义第23-26页
2 GMA车削加工系统动力学模型第26-38页
    2.1 超磁致伸缩执行器简介第26-27页
    2.2 超磁致伸缩执行器动力学模型第27-35页
        2.2.1 外激励电流与磁场关系模型第27-29页
        2.2.2 超磁致伸缩执行器的磁滞模型第29-30页
        2.2.3 超磁致伸缩执行器动力学模型的建立第30-32页
        2.2.4 模型验证第32-35页
    2.3 GMA车削加工系统的动力学模型第35-37页
        2.3.1 GMA车削加工系统的动力学模型的建立第35-36页
        2.3.2 模型验证第36-37页
    2.4 本章小结第37-38页
3 模糊自适应PID控制第38-50页
    3.1 PID控制原理第38-40页
    3.2 模糊PID控制第40-46页
        3.2.1 模糊控制原理第40-42页
        3.2.2 模糊PID控制器的设计第42-46页
    3.3 仿真结果与分析第46-48页
    3.4 本章小结第48-50页
4 RBF神经网络逆补偿控制第50-66页
    4.1 神经网络简介第50-55页
        4.1.1 神经网络原理第50-52页
        4.1.2 神经网络控制介绍第52-55页
    4.2 逆补偿控制第55-56页
    4.3 前馈磁滞补偿控制第56-63页
        4.3.1 前馈磁滞补偿控制思想第56页
        4.3.2 被控对象的可逆性第56-57页
        4.3.3 RBF神经网络控制器设计第57-60页
        4.3.4 算法步骤第60页
        4.3.5 仿真分析第60-63页
    4.4 本章小结第63-66页
5 总结与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
作者简介及读研期间科研成果第74-75页

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