| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·半实物仿真系统的组成 | 第15-16页 |
| ·课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文各章内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 网络通信在转台系统应用中的实现 | 第19-30页 |
| ·网络通信技术简介 | 第19-24页 |
| ·Client/Server 结构特点 | 第19-20页 |
| ·基于 TCP/IP 的通信技术 | 第20-22页 |
| ·TCP/IP 参考模型 | 第20-21页 |
| ·TCP/IP 参考模型与OSI 参考模型的关系 | 第21-22页 |
| ·传输协议选择 | 第22页 |
| ·Windows Sockets 编程原理 | 第22-24页 |
| ·Windows Sockets 相关概念与技术规范 | 第22-24页 |
| ·MFC 对Windows Sockets 的支持 | 第24页 |
| ·通信协议的设计及网络通信工作流程 | 第24-26页 |
| ·通信协议的设计 | 第24-26页 |
| ·网络通信工作流程 | 第26页 |
| ·网络通信程序的实现及仿真结果 | 第26-29页 |
| ·转台控制计算机端通信的实现 | 第27页 |
| ·仿真计算机端通信的实现 | 第27-28页 |
| ·网络通信仿真结果及可靠性 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于串口的三轴转台动态性能测试系统设计 | 第30-53页 |
| ·虚拟仪器应用介绍 | 第30-32页 |
| ·虚拟仪器概述 | 第30-31页 |
| ·三轴转台动态性能测试系统简介 | 第31-32页 |
| ·系统设计中所应用的原理及方法 | 第32-39页 |
| ·傅立叶变换介绍 | 第32-36页 |
| ·周期信号的傅立叶级数变换 | 第32-33页 |
| ·离散傅立叶变换 | 第33-34页 |
| ·DFT 的快速算法——FFT 算法 | 第34-36页 |
| ·MFC 多线程技术 | 第36-39页 |
| ·多任务、多进程和多线程的基本概念 | 第36-37页 |
| ·基于MFC 的多线程编程 | 第37-39页 |
| ·转台串口通信协议及转台动态性能指标 | 第39-41页 |
| ·串口仿真通信协议 | 第39-40页 |
| ·转台动态性能指标及测试原理 | 第40-41页 |
| ·软件系统的功能与实现 | 第41-48页 |
| ·系统功能与组成 | 第41-42页 |
| ·软件系统的实现 | 第42-48页 |
| ·定时器的选择 | 第43页 |
| ·信号发生模块的实现 | 第43-46页 |
| ·数据保存模块的实现 | 第46页 |
| ·扫频模块的实现 | 第46-47页 |
| ·实时曲线显示模块的实现 | 第47-48页 |
| ·伯德图绘制模块的实现 | 第48页 |
| ·系统的调试与结果分析 | 第48-52页 |
| ·串口仿真通信模块测试 | 第48-50页 |
| ·测试条件 | 第48-49页 |
| ·测试过程与结果分析 | 第49-50页 |
| ·转台频响性能模块测试 | 第50-52页 |
| ·测试条件 | 第50页 |
| ·测试过程与结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 转台的动态神经网络模型 | 第53-70页 |
| ·概述 | 第53-58页 |
| ·转台控制策略及主要问题 | 第53-55页 |
| ·转台控制策略简介 | 第53-54页 |
| ·转台控制存在的主要问题 | 第54-55页 |
| ·神经网络在控制中的应用及存在问题 | 第55-58页 |
| ·神经网络在控制领域中的应用 | 第56-57页 |
| ·存在的问题及在转台控制中的应用前景 | 第57-58页 |
| ·神经网络基本概念 | 第58-62页 |
| ·神经元模型 | 第58-59页 |
| ·神经元学习算法 | 第59-60页 |
| ·神经网络的构成 | 第60-62页 |
| ·典型动态递归网络数学模型及改进型 | 第62-66页 |
| ·基本Elman 网络 | 第62-64页 |
| ·改进型Elman 网络 | 第64-66页 |
| ·基于三种神经网络的转台模型辨识与比较分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 转台神经网络控制的设计与实现 | 第70-92页 |
| ·神经网络控制策略 | 第70-74页 |
| ·常用神经网络控制的结构 | 第71-73页 |
| ·神经网络前馈反馈控制 | 第73-74页 |
| ·神经网络辨识的几个问题 | 第74-76页 |
| ·泛化与过拟合 | 第74-76页 |
| ·局部极小问题 | 第76页 |
| ·转台神经网络逆模型的建立与分析 | 第76-84页 |
| ·神经网络逆模型辨识方法 | 第76-79页 |
| ·速度环仿真器的设计 | 第79-82页 |
| ·神经网络学习信号的选取 | 第79-80页 |
| ·输入输出信号的采集 | 第80页 |
| ·速度环仿真器训练及结果 | 第80-82页 |
| ·转台神经网络逆模型的建立 | 第82-84页 |
| ·转台神经网络控制器的仿真及分析 | 第84-91页 |
| ·神经网络控制器离线控制仿真与分析 | 第84-88页 |
| ·神经网络控制器在线控制仿真与分析 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| ·本文的主要工作总结 | 第92-93页 |
| ·对未来工作的展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 在学期间研究成果及论文发表情况 | 第97页 |