基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究



基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究

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基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
· 课题背景及研究意义	第10-11页
· 国内外倒立摆控制技术的研究现状及发展方向	第11-13页
· 倒立摆控制技术的研究现状	第11-13页
· 倒立摆控制技术的发展趋势	第13页
· 本文的主要研究内容	第13-15页
第2章三级倒立摆建模和模糊神经网络理论	第15-28页
· 三级倒立摆的系统建模	第15-21页
· 三级倒立摆装置组成及简化结构	第15-17页
· 三级倒立摆的数学建模	第17-20页
· 三级倒立摆的仿真模型	第20-21页
· 模糊神经网络理论	第21-27页
· 模糊推理和神经网络结合的优势	第21-23页
· 模糊推理与神经网络结合的形式	第23-24页
· 基于Mamdani 模型的模糊神经网络	第24-25页
· 基于Takagi-Sugeno 模型的模糊神经网络	第25-27页
· 两种模糊神经网络的特点	第27页
· 本章小结	第27-28页
第3章输入变量变论域的模糊神经网络控制	第28-46页
· 控制器的设计目标及原则	第28页
· 系统的状态信息融合	第28-32页
· 状态变量合成思想	第28-29页
· 综合系数K 的获取方法	第29-30页
· 基于状态变量合成思想的控制器结构	第30-32页
· 输入变量加权变论域的控制器设计	第32-35页
· 相对变论域的控制思想	第32-33页
· 基于相对变论域思想的控制器结构	第33-35页
· 自适应模糊神经网络的结构及参数确定	第35-39页
· 自适应模糊神经网络的结构	第35-36页
· 自适应模糊神经网络的参数确定	第36-39页
· 仿真结果及对比分析	第39-45页
· 变论域模糊神经控制系统的仿真结果及分析	第39-42页
· 几种控制算法的对比分析	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
第4章基于优先变量的模糊神经网络控制	第46-64页
· 状态变量合成法的不足	第46页
· 变量的优先度分析	第46-47页
· 基于误差前馈补偿的模糊神经网络控制	第47-54页
· 基于误差前馈补偿的模糊神经网络结构	第47-50页
· 控制器参数的优化确定	第50-51页
· 仿真结果及分析	第51-54页
· 基于优先规则的模糊神经网络控制	第54-63页
· 输入变量的隶属云描述	第54-56页
· 基于优先规则的模糊神经网络结构	第56-60页
· 控制器与专家控制的结合	第60-61页
· 网络参数的优化确定	第61页
· 仿真结果及分析	第61-63页
· 本章小结	第63-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-72页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第72-73页
致谢	第73-74页
作者简介	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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