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气动驱动系统辨识自适应控制柔性臂振动

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

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