摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题背景 | 第9页 |
1.2 国内外分度头的现状及分析 | 第9-12页 |
1.2.1 角度测量技术发展现状 | 第9-10页 |
1.2.2 分度头技术发展现状 | 第10-11页 |
1.2.3 光学分度头和电动分度头的优缺点 | 第11-12页 |
1.3 控制方法简述 | 第12-13页 |
1.4 项目的先进性及意义 | 第13页 |
1.4.1 项目的先进性 | 第13页 |
1.4.2 重大意义 | 第13页 |
1.5 论文的研究内容 | 第13-15页 |
2 电动分度头总体设计方案 | 第15-25页 |
2.1 电动分度头的技术要求 | 第15页 |
2.2 电动分度头构成原理 | 第15-16页 |
2.4 电动分度头关键元器件原理及选择 | 第16-23页 |
2.4.1 测角元件的选择及测角方案 | 第16-19页 |
2.4.2 驱动元件的选择 | 第19-21页 |
2.4.3 功率放大元件的选择 | 第21-22页 |
2.4.4 工控机及A/D、D/A板卡 | 第22-23页 |
2.5 控制软件设计 | 第23-24页 |
2.6 关键问题 | 第24页 |
2.7 本章小结 | 第24-25页 |
3 分度头控制系统设计及PID控制器应用 | 第25-35页 |
3.1 分度头控制系统方案 | 第25-28页 |
3.1.1 直流力矩电机的数学模型 | 第25-27页 |
3.1.2 电机功放的数学模型 | 第27页 |
3.1.3 测角元件的数学模型 | 第27-28页 |
3.2 速度环控制器设计 | 第28-30页 |
3.3 位置环PID控制器设计 | 第30-34页 |
3.4 本章小结 | 第34-35页 |
4 基于BP神经网络的PID控制器应用及算法实现 | 第35-44页 |
4.1 数字PID控制器原理 | 第35-37页 |
4.2 基于神经网络的PID控制理论 | 第37-38页 |
4.3 BP神经网络的控制算法 | 第38-42页 |
4.4 神经网络PID控制器仿真 | 第42-43页 |
4.5 本章小结 | 第43-44页 |
5 基于RTX的控制系统软件设计 | 第44-50页 |
5.1 RTX基本原理 | 第44页 |
5.2 基于Windows+RTX的实时控制软件设计 | 第44-48页 |
5.2.1 软件的分层构架 | 第45页 |
5.2.2 人机交互软件的实现 | 第45页 |
5.2.3 实时控制软件的实现 | 第45-48页 |
5.3 控制软件安全保护设计 | 第48-49页 |
5.4 系统自检功能设计 | 第49页 |
5.5 本章小结 | 第49-50页 |
6 结论 | 第50-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-54页 |
附录 | 第54页 |