基于神经网络解耦控制的平台自动调平系统研究

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基于神经网络解耦控制的平台自动调平系统研究

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基于神经网络解耦控制的平台自动调平系统研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-14页
· 选题背景及研究意义	第10页
· 国内外研究现状和发展状态	第10-12页
· 主要研究内容于创新点与章节安排	第12-14页
· 主要研究内容与创新点	第12-13页
· 本文章节安排	第13-14页
第二章平台系统调平方案研究	第14-26页
· 空间坐标旋转理论	第14-17页
· 二维空间坐标旋转	第14-15页
· 三维空间坐标旋转	第15-17页
· 平台模型	第17-21页
· 平台结构与姿态矩阵	第17-19页
· 平台倾角与支腿长度关系	第19-21页
· 调平策略研究	第21-25页
· 角度误差控制调平法	第21-22页
· 位置误差控制调平法	第22-23页
· 逆系统解耦调平法	第23-24页
· 调平方法对比分析与改进	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第三章平台系统设计与建模分析	第26-42页
· 平台整体系统设计	第26-27页
· 支腿系统分析与数学建模	第27-33页
· 伺服电机数学模型	第27-30页
· 伺服电机控制系统设计	第30-32页
· 支腿传动系统数学模型	第32-33页
· 基于SIMSCAPE的平台系统多物理域建模	第33-41页
· SIMSCAPE简介	第34-35页
· 支腿系统机电一体化仿真模型建立	第35-36页
· 平台整体仿真系统建立	第36-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章自动调平系统的PID控制研究	第42-59页
· 经典PID控制原理	第42-44页
· PID控制系统结构	第42-43页
· PID控制器参数调整	第43-44页
· 支腿控制系统电一体化仿真	第44-53页
· 支腿系统控制器结构及参数调整方法	第44-45页
· 伺服电机电流环控制仿真	第45-47页
· 支腿速度环控制仿真	第47-50页
· 支腿系统位置环控制仿真	第50-53页
· 平台整体控制系统仿真	第53-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章改进PID神经网络的调平解耦控制研究	第59-76页
· 经典单变量PID神经网络	第59-64页
· SPIDNN的基本结构	第59-60页
· SPIDNN前向算法	第60-61页
· SPIDNN反向学习算法	第61-64页
· 经典多变量PID神经网络	第64-68页
· MPIDNN控制系统结构	第64页
· MPIDNN前向算法	第64-66页
· MPIDNN反向学习算法	第66-67页
· PID神经网络的权值初始化	第67-68页
· 基于改进MPID神经网络控制的自动调平系统研究	第68-74页
· 经典MPIDNN控制的自动调平系统研究	第68-70页
· MPIDNN网络的改进	第70-72页
· 改进的MPIDNN控制的调平系统仿真	第72-74页
· 本章小结	第74-76页
第六章改进布谷鸟算法优化控制研究	第76-92页
· 粒子群算与布谷鸟算法简介	第76-79页
· 粒子群算法简介	第76-78页
· 布谷鸟算法简介	第78-79页
· 布谷鸟算法的改进研究	第79-81页
· 布谷鸟算法与其他智能算法的融合改进	第79页
· 进化算子概率自适应运行改进	第79-80页
· 改进布谷鸟算法计算流程	第80-81页
· 改进布谷鸟算法性能对比测试研究	第81-86页
· 对比测试实验设计	第81-83页
· 对比测试实验结果与分析	第83-86页
· 改进布谷鸟算法对MPIDNN的优化控制应用研究	第86-91页
· 改进布谷鸟算法对MPIDNN的优化设计	第86-88页
· 优化结果与仿真分析	第88-91页
· 本章小结	第91-92页
第七章总结与展望	第92-94页
致谢	第94-95页
参考文献	第95-98页
作者在学期间的研究成果	第98页

本篇论文共98页，点击这进入下载页面。

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