基于自适应神经模糊推理的倒立摆控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·前言 | 第7-8页 |
| ·倒立摆系统研究的理论意义和工程背景 | 第8页 |
| ·倒立摆研究的发展状况 | 第8-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| 2 倒立摆系统建模和可控性分析 | 第11-21页 |
| ·LAGRANGE方程的特点 | 第11页 |
| ·倒立摆系统建模 | 第11-18页 |
| ·三级倒立摆系统建模 | 第12-16页 |
| ·二级倒立摆系统建模 | 第16-17页 |
| ·一级到立摆系统建模 | 第17-18页 |
| ·倒立摆系统可控性分析 | 第18-20页 |
| ·一级倒立摆系统可控性分析 | 第18页 |
| ·二级倒立摆系统可控性分析 | 第18-19页 |
| ·三级倒立摆系统可控性分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 模糊神经网络理论 | 第21-25页 |
| ·常见的模糊神经网络结构 | 第21-23页 |
| ·基于Mamdani模型的模糊神经网络 | 第21-22页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络 | 第22-23页 |
| ·神经网络实现模糊推理的基本原理 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 基于状态变量合成的自适应神经模糊控制方法研究 | 第25-32页 |
| ·状态变量合成的模糊控制方法 | 第25-26页 |
| ·状态变量合成的形成 | 第25-26页 |
| ·加权系数的确定 | 第26页 |
| ·自适应神经模糊推理系统 | 第26-30页 |
| ·ANFIS的结构 | 第27-28页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第28-30页 |
| ·ANFIS的控制方法 | 第30页 |
| ·ANFIS的设计 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 5 基于自适应神经模糊推理的倒立摆控制 | 第32-55页 |
| ·固高倒立摆系统的组成 | 第32-33页 |
| ·自适应神经模糊推理控制器的设计 | 第33-35页 |
| ·倒立摆系统ANFIS仿真控制 | 第35-45页 |
| ·一级倒立摆系统ANFIS仿真控制 | 第35-39页 |
| ·二级倒立摆系统ANFIS仿真控制 | 第39-43页 |
| ·三级倒立摆系统ANFIS仿真控制 | 第43-45页 |
| ·倒立摆系统ANFIS实物控制 | 第45-54页 |
| ·一级倒立摆系统ANFIS和起摆实物控制 | 第45-50页 |
| ·二级倒立摆系统ANFIS实物控制 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结和展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
