摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
目录 | 第9-12页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 课题来源 | 第12页 |
1.2 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
1.3 研究现状 | 第13-18页 |
1.3.1 气动驱动系统的控制研究 | 第13-14页 |
1.3.2 系统辨识建模方法 | 第14-15页 |
1.3.3 人工神经网络在系统辨识和自动控制中的应用 | 第15-16页 |
1.3.4 柔性臂振动控制研究现状 | 第16-18页 |
1.4 本文主要内容 | 第18-20页 |
第二章 气动驱动柔性臂系统实验平台 | 第20-29页 |
2.1 基于 PCM 阀的气动驱动柔性臂控制系统 | 第20-24页 |
2.1.1 气动驱动系统的机械结构设计 | 第20-22页 |
2.1.2 信号通路描述 | 第22-24页 |
2.2 基于气动比例阀的气动驱动和压电片驱动复合控制系统 | 第24-28页 |
2.3 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于 PCM 阀的气动驱动柔性臂控制 | 第29-59页 |
3.1 柔性臂控制系统的离散时间模型 | 第29-34页 |
3.1.1 控制系统框图 | 第29-30页 |
3.1.2 离散时间系统模型结构及部分参数辨识 | 第30-34页 |
3.2 气动驱动柔性臂的自适应交互 PD 控制 | 第34-38页 |
3.2.1 自适应交互 PD 控制 | 第34-35页 |
3.2.2 自适应交互 PD 振动控制实验 | 第35-38页 |
3.3 自适应相位调节控制器设计 | 第38-50页 |
3.3.1 卡尔曼滤波器设计 | 第38-43页 |
3.3.2 控制性能指标的选择 | 第43-45页 |
3.3.3 自适应相位调节控制器的结构 | 第45-48页 |
3.3.4 自适应相位调节机制 | 第48-49页 |
3.3.5 复合控制器的合成 | 第49-50页 |
3.4 自适应相位调节主动振动控制实验 | 第50-58页 |
3.4.1 评估设计的卡尔曼滤波器 | 第50-51页 |
3.4.2 气缸滑块定位控制 | 第51-53页 |
3.4.3 气动驱动滑块定位控制和柔性臂振动控制 | 第53-58页 |
3.5 本章小结 | 第58-59页 |
第四章 气动和压电片驱动柔性臂系统辨识 | 第59-94页 |
4.1 系统辨识方法 | 第59-63页 |
4.1.1 系统辨识方法分类和辨识过程 | 第59-60页 |
4.1.2 参数模型辨识方法 | 第60-62页 |
4.1.3 系统辨识的采样频率和σ模型 | 第62-63页 |
4.2 气动和压电片驱动复合控制系统 | 第63-64页 |
4.3 压电片驱动子系统的系统辨识 | 第64-75页 |
4.3.1 非参数模型法辨识压电片驱动子系统 | 第64-71页 |
4.3.2 参数模型法辨识压电片驱动子系统 | 第71-75页 |
4.4 气动驱动子系统的系统辨识 | 第75-93页 |
4.4.1 由滑块运动到柔性臂振动部分系统的系统辨识 | 第75-81页 |
4.4.2 自组织映射神经网络的训练方法 | 第81-84页 |
4.4.3 基于自组织映射神经网络的系统辨识 | 第84-85页 |
4.4.4 由气动比例阀到滑块运动部分系统的系统辨识 | 第85-93页 |
4.5 本章小结 | 第93-94页 |
第五章 气动和压电片驱动复合控制系统的自适应控制 | 第94-114页 |
5.1 基于 PD 控制的气动驱动和 PZT 驱动复合振动控制 | 第94-100页 |
5.1.1 气动驱动柔性臂振动 PD 控制 | 第95-97页 |
5.1.2 压电片驱动柔性臂振动 PD 控制 | 第97-99页 |
5.1.3 气动和压电片驱动复合 PD 控制 | 第99-100页 |
5.2 基于气动比例阀的气动驱动子系统的控制器设计 | 第100-104页 |
5.3 压电片驱动子系统的控制器设计 | 第104-108页 |
5.4 气动和压电片驱动复合自适应振动控制 | 第108-113页 |
5.5 本章小结 | 第113-114页 |
总结与展望 | 第114-116页 |
全文工作总结 | 第114-115页 |
今后的研究方向和展望 | 第115-116页 |
参考文献 | 第116-124页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第124-125页 |
致谢 | 第125-126页 |
附件 | 第126页 |