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数据与模型融合的无模型改进控制算法研究

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数据与模型融合的无模型改进控制算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-19页
  · 论文选题依据、研究背景及意义第9-10页
    · 选题依据第9页
    · 研究背景和问题的提出第9-10页
  · 相关领域国内外发展现状第10-17页
    · 有模型参考自适应控制方法第10-12页
    · 无模型控制方法第12-17页
  · 论文主要研究内容及安排第17-18页
    · 主要研究内容第17页
    · 论文组织结构第17-18页
  · 本章小结第18-19页
2 无模型自适应控制算法第19-31页
  · 标准无模型控制算法第20-26页
    · 泛模型的概念第20-21页
    · 泛模型的应用第21-22页
    · 无模型自适应控制律设计第22-26页
  · 二阶泛模型无模型控制算法第26-30页
    · 二阶泛模型的概念第26-27页
    · 自适应控制规律推导第27-28页
    · 伪偏导数估计第28-30页
  · 小结第30-31页
3 无模型自适应控制算法改进研究第31-60页
  · 多新息辨识理论第31-36页
    · 多新息辨识方法第31-33页
    · 多新息随机梯度辨识方法第33-36页
  · 基于多新息理论的无模型控制律的改进算法第36-41页
    · 多新息无模型控制律的推导第37-39页
    · 多新息无模型控制算法收敛性分析第39-41页
  · 带误差反馈的多新息无模型控制算法研究第41-42页
  · 无模型控制算法的在线优化第42-45页
    · 果蝇优化算法介绍第42-44页
    · 基于果蝇优化算法的多新息无模型控制第44-45页
  · 基于多新息理论的 PID 神经网络改进算法研究第45-53页
    · PID 神经网络模型第45-48页
    · 基于多新息的 PID 神经网络模型第48-50页
    · 算法的收敛性分析第50-53页
  · 仿真研究第53-58页
    · 基于多新息理论的果蝇算法优化参数的无模型改进算法仿真第53-55页
    · 带误差反馈的多新息无模型控制算法仿真第55-57页
    · 基于多新息理论的 PID 神经网络改进算法仿真第57-58页
  · 小结第58-60页
4 六自由度的软、硬件平台研究第60-69页
  · Stewart 平台结构分析第60-63页
  · 对位系统控制系统及算法实现第63-67页
  · 系统控制实例第67页
  · 小结第67-69页
5 结论与展望第69-72页
  · 结论第69-70页
  · 展望第70-72页
参考文献第72-78页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80 页

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