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直流无刷电动机模糊神经网络控制系统的研究

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直流无刷电动机模糊神经网络控制系统的研究
论文目录
 
摘要第1-9 页
Abstract第9-10 页
插图目录第10-12 页
第1章 绪论第12-18 页
  1.1 直流无刷电动机的发展第12 页
  1.2 直流无刷电动机的现状第12-14 页
  1.3 直流无刷电动机研究中的主要问题第14-15 页
  1.4 本课题研究的主要内容及意义第15-18 页
第2章 直流无刷电动机的原理及其特性第18-25 页
  2.1 直流无刷电动机的基本组成环节及工作原理第18-22 页
    2.1.1 直流无刷电动机的基本组成第18-20 页
    2.1.2 直流无刷电动机的基本工作原理第20-21 页
    2.1.3 三相 Y接直流无刷电动机的换相第21-22 页
  2.2 直流无刷电动机的数学模型第22-24 页
    2.2.1 电压方程第22-23 页
    2.2.2 转矩方程第23 页
    2.2.3 运动方程第23-24 页
    2.2.4 状态方程第24 页
  2.3 本章小结第24-25 页
第3章 基于卡尔曼滤波器的最优估计概述第25-35 页
  3.1 最优估计概述第25 页
  3.2 估计问题的提法和估计准则第25-27 页
    3.2.1 估计问题的分类第25-26 页
    3.2.2 估计准则第26-27 页
  3.3 一些定理的证明第27-29 页
    3.3.1 线性最小方差估计第27-28 页
    3.3.2 正交定理第28-29 页
  3.4 卡尔曼滤波器第29-34 页
    3.4.1 线性离散系统的最优滤波第29-30 页
    3.4.2 卡尔曼滤波器在直流无刷电动机控制中的应用及仿真说明第30-32 页
    3.4.3 非线性离散系统的最优估计第32-34 页
  3.5 本章小结第34-35 页
第4章 模糊控制及神经网络概述第35-45 页
  4.1 模糊控制第35-37 页
    4.1.1 模糊控制的特点第35 页
    4.1.2 模糊控制器的基本结构和组成第35-37 页
  4.2 神经网络概述第37-39 页
    4.2.1 神经元的结构模型第37-38 页
    4.2.2 激活转移函数第38 页
    4.2.3 神经网络的分类第38 页
    4.2.4 人工神经网络结构第38-39 页
  4.3 BP神经网络第39-44 页
    4.3.1 BP神经网络的结构第39-40 页
    4.3.2 BP神经网络的学习规则第40-42 页
    4.3.3 BP神经网络的缺点和改进第42-44 页
  4.4 本章小结第44-45 页
第5章 基于卡尔曼滤波学习算法的模糊神经网络研究及控制器的设计第45-61 页
  5.1 综述第45-46 页
  5.2 模糊神经网络结构研究情况第46-47 页
  5.3 模糊神经网络的分类第47-48 页
  5.4 模糊神经网络学习算法概况第48-49 页
  5.5 模糊神经网络控制系统的研究第49 页
    5.5.1 模糊神经网络的概念第49 页
  5.6 基于卡尔曼滤波学习算法的模糊神经网络控制器的设计第49-57 页
    5.6.1 模糊神经网络的结构原理第49-50 页
    5.6.2 模糊神经网络的控制系统结构第50-51 页
    5.6.3 模糊神经网络的BP学习算法第51-54 页
    5.6.4 模糊神经网络的卡尔曼滤波学习算法第54-57 页
  5.7 模糊神经网络的仿真说明第57-60 页
  5.8 本章小结第60-61 页
第6章 系统实验仿真及结果说明第61-66 页
  6.1 直流无刷电动机控制系统结构图第61 页
  6.2 模糊神经网络控制器的设计第61-62 页
  6.3 仿真研究第62-64 页
  6.4 本章小结第64-66 页
结论第66-68 页
参考文献第68-72 页
致谢第72-73 页
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)第73页

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