电动舵系统参数优化方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·舵机的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·舵机参数优化的研究现状 | 第9-12页 |
| ·经典优化算法 | 第9-10页 |
| ·智能优化算法 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 电动舵系统的数学模型 | 第14-24页 |
| ·控制器与驱动器的数学模型 | 第14-18页 |
| ·电机的数学模型 | 第18-20页 |
| ·谐波减速器的数学模型 | 第20-21页 |
| ·反馈电位器的数学模型 | 第21-22页 |
| ·电动舵系统的数学模型 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于遗传算法的电动舵系统参数优化 | 第24-44页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·最小二乘法电动舵系统参数优化 | 第24-27页 |
| ·遗传算法的原理与特点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的原理 | 第27页 |
| ·遗传算法的特点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第28-31页 |
| ·模式理论 | 第28-31页 |
| ·积木块假设 | 第31页 |
| ·隐含并行性 | 第31页 |
| ·改进的遗传算法 | 第31-35页 |
| ·改进遗传算法的性能测试 | 第35-38页 |
| ·改进的遗传算法在电动舵系统参数优化中的应用 | 第38-39页 |
| ·编码与种群大小的确定 | 第38-39页 |
| ·适应度函数的确定 | 第39页 |
| ·改进遗传算法电动舵系统参数优化的具体实现过程 | 第39页 |
| ·改进遗传算法的仿真 | 第39-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于粒子群算法的电动舵系统参数优化 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·粒子群算法原理 | 第44-45页 |
| ·粒子群算法步骤 | 第45页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第45-46页 |
| ·粒子群算法的理论分析 | 第46-47页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第47-56页 |
| ·改进粒子群算法描述 | 第48-49页 |
| ·改进粒子群算法的性能测试 | 第49-52页 |
| ·改进粒子群算法电动舵系统参数优化步骤 | 第52-56页 |
| ·电动舵系统动态性能分析 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·论文的主要工作 | 第58页 |
| ·工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
