某火箭炮交流伺服系统的自适应控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·交流伺服系统概述 | 第8-9页 |
| ·智能控制在交流伺服系统中的应用 | 第9-13页 |
| ·智能控制的发展过程及特点 | 第10-11页 |
| ·智能控制的基本设计方法 | 第11页 |
| ·智能控制系统的现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| ·智能控制在交流伺服系统中的应用概况 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要任务 | 第13-14页 |
| 2 系统结构 | 第14-20页 |
| ·系统总体结构设计 | 第14页 |
| ·控制计算机 | 第14-15页 |
| ·火控计算机 | 第14-15页 |
| ·随动控制计算机 | 第15页 |
| ·数据采集部分 | 第15-17页 |
| ·旋转变压器 | 第15-16页 |
| ·RDC轴角转换器 | 第16-17页 |
| ·伺服放大器电路 | 第17页 |
| ·交流调速系统 | 第17-18页 |
| ·模拟负载 | 第18-19页 |
| ·信号调整电路 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 神经网络与模糊控制原理 | 第20-32页 |
| ·神经网络基本理论 | 第20-25页 |
| ·人工神经网络研究的起源和发展 | 第20页 |
| ·单神经元及其特性 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的特性和结构 | 第21-22页 |
| ·神经网络的工作方式 | 第22-23页 |
| ·神经网络的学习 | 第23-25页 |
| ·模糊控制原理 | 第25-28页 |
| ·模糊控制系统的组成 | 第25-26页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第26-27页 |
| ·模糊控制器的维数 | 第27页 |
| ·模糊控制中的几个基本运算 | 第27页 |
| ·模糊控制器设计的基本方法 | 第27-28页 |
| ·模糊神经控制 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 基于BP神经网络的系统辨识 | 第32-50页 |
| ·基于神经网络的系统辨识 | 第32-34页 |
| ·系统辨识 | 第32页 |
| ·基于神经网络的系统辨识 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络 | 第34-38页 |
| ·BP算法原理 | 第35页 |
| ·BP网络学习算法 | 第35-38页 |
| ·实验数据的产生 | 第38-41页 |
| ·输入信号的选择 | 第38-39页 |
| ·采样间隔的选择 | 第39-40页 |
| ·数据的预处理 | 第40-41页 |
| ·交流伺服系统实验数据的产生 | 第41页 |
| ·BP网络的结构和训练 | 第41-45页 |
| ·概述 | 第41-42页 |
| ·神经网络训练集的设计 | 第42-44页 |
| ·BP网络结构 | 第44-45页 |
| ·BP网络参数的训练 | 第45页 |
| ·系统离线辨识结果 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 模糊神经网络智能控制器设计 | 第50-68页 |
| ·自适应控制 | 第50-52页 |
| ·模糊模型参考自适应控制 | 第52-57页 |
| ·模糊模型参考控制器的设计 | 第52-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-57页 |
| ·神经网络模型参考自适应控制 | 第57-58页 |
| ·模糊神经网络自适应控制 | 第58-66页 |
| ·模糊神经网络自适应控制方案 | 第58-59页 |
| ·模糊神经网络控制器结构设计 | 第59-60页 |
| ·一种快速变尺度优化学习算法(MDFP)的研究 | 第60-62页 |
| ·量化因子及比例因子的选择 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络在线辨识 | 第63-64页 |
| ·模糊神经网络自适应控制算法 | 第64页 |
| ·仿真研究 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 6 系统控制仿真与结果分析 | 第68-72页 |
| ·阶跃响应输出及误差曲线 | 第68-69页 |
| ·斜坡响应输出及误差曲线 | 第69-70页 |
| ·正弦响应输出及误差曲线 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结束语 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
