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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
本篇论文共
80
页,
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。
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