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某武器随动系统智能控制研究

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某武器随动系统智能控制研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
1 绪论第7-11 页
  · 课题的来源及背景第7 页
  · 火炮火控系统概述第7-8 页
  · 自动控制的发展及其在随动系统中的应用第8-9 页
  · 本论文的主要研究内容第9-11 页
    · 对系统建模第9-10 页
    · 火控计算机与随动控制单元的数据通信第10 页
    · 控制器的设计第10 页
    · 程序的设计与数据分析第10-11 页
2 随动模拟调试台的硬件设计第11-16 页
  · 模拟实验台硬件组成第11 页
  · 模拟实验台硬件工作原理第11-12 页
  · 模拟实验台主要硬件介绍第12-16 页
    · 控制计算机第12 页
    · 数据采集部分第12-14 页
    · 模拟负载第14-15 页
    · 信号调整电路第15-16 页
3 火控计算机与随动控制单元数据通信的实现第16-51 页
  · 现场总线与CAN总线概述第16-27 页
    · 现场总线概述第16-18 页
    · CAN总线技术第18-27 页
  · 微控制器TMS320F2812(DSP)简介第27-34 页
    · DSP芯片的发展第27-28 页
    · DSP芯片的基本结构第28 页
    · DSP芯片的选择依据第28-30 页
    · TMS320F2812处理器功能第30-32 页
    · DSP作为数字控制系统核心的特点第32-34 页
  · 本设计中主要器件的选择第34 页
    · 随动系统控制单元第34 页
    · 火控计算机部分第34 页
  · 通信程序设计第34-51 页
    · CAN应用层协议第34-35 页
    · 火控计算机(上位机)程序设计第35-40 页
    · 随动控制计算机(下位机)程序设计第40-43 页
    · 程序设计中,注意的几个问题第43-51 页
4 一类模糊神经网络自适应控制系统第51-78 页
  · 神经网络理论基础第51-59 页
    · 神经元模型第51-52 页
    · 神经网络的结构第52-53 页
    · 神经网络的学习第53-54 页
    · BP神经网络第54-58 页
    · 神经网络控制系统研究现状第58-59 页
  · 模糊控制理论基础第59-64 页
  · 基于模糊神经网络的系统辨识器设计第64-73 页
    · 标准对向神经网络第64-66 页
    · 模糊对向传播神经网络第66-67 页
    · 神经网络训练集的选择第67-68 页
    · 模糊对向传播神经网络辨识器第68-70 页
    · 系统辨识第70-73 页
  · 基于模糊神经网络自适应控制器的设计第73-78 页
    · 控制器的结构和工作原理第73-74 页
    · 基于神经网络的控制器第74-78 页
5 系统仿真研究第78-80 页
6 台架实验结果及数据分析第80-86 页
  · 阶跃响应第80-82 页
  · 等速信号响应第82-83 页
  · 正弦信号响应第83-84 页
  · 在实际系统中三种信号响应误差曲线图第84-86 页
结束语第86-87 页
致谢第87-88 页
参考文献第88-89 页
攻读硕士期间发表的论文第89 页

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