文摘
英文文摘
1 绪论
1.1 引言
1.2 倒立摆系统简介
1.3 课题研究目的和意义
1.4 国内外研究现状
1.5 论文主要内容及安排
1.5.1 主要内容
1.5.2 论文结构安排
2 倒立摆数学建模与定性分析
2.1 直线一级倒立摆的建模与分析
2.1.1 牛顿-欧拉方法建模
2.1.2 拉格朗日方法建模
2.1.3 系统性能分析
2.2 直线二级倒立摆的建模与分析
2.2.1 拉格朗日方法建模
2.2.2 系统性能分析
2.3 倒立摆系统硬软件简介
2.3.1 硬件组成结构
2.3.2 软件平台
3 倒立摆系统常用控制方法
3.1 一级倒立摆的PID控制
3.2 一级倒立摆的LQR控制
3.2.1 一级倒立摆的LQR控制基本原理
3.2.2 一级倒立摆的LQR仿真实验
3.2.3 一级倒立摆的LQR实时控制
3.3 二级倒立摆的LQR控制
3.3.1 二级倒立摆的LQR仿真实验
3.3.2 二级倒立摆的LQR实时控制
3.3.3 二级倒立摆的LQR抗干扰性研究
3.4 直线三级倒立摆LQR控制
3.4.1 直线三级倒立摆系统物理模型
3.4.2 直线三级倒立摆LQR仿真
4 倒立摆系统自适应神经网络模糊控制技术研究
4.1 神经网络
4.1.1 神经网络基本概念以及网络组成结构
4.1.2 神经网络学习算法
4.1.3 BP网络简介
4.1.4 神经网络的优良特性与泛化能力
4.2 模糊控制介绍
4.2.1 模糊逻辑控制数学基础
4.2.2 TSK模型(Takagi-Sugeno-Kang模型)
4.2.3 模糊推理系统
4.2.4 模糊系统存在问题
4.3 模糊神经网络控制
4.3.1 模糊神经网络的分类
4.3.2 Takagi-Sugeno模型结构与学习算法
4.4 自适应神经网络模糊推理系统概述
4.4.1 ANFIS结构
4.4.2 ANFIS控制方法及设计
4.4.3 MATLAB中ANFIS的图形用户界面
5 一级倒立摆自适应神经网络算法研究
5.1 一级倒立摆自适应神经网络控制器设计
5.2 一级倒立摆自适应神经网络控制仿真研究
5.3 一级倒立摆系统实时控制
6 二级倒立摆的自适应神经网络算法研究
6.1 二级倒立摆自适应神经网络控制器设计
6.2 二级倒立摆自适应神经网络控制仿真研究
6.3 二级倒立摆系统实时控制
6.4 二级倒立摆系统的抗干扰性研究
6.5 二级倒立摆自适应神经网络控制与LQR控制对比分析
7 结论
7.1 课题结论
7.2 课题展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
