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自适应逆控制及其应用的研究
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自适应逆控制及其应用的研究
论文目录
 
摘 要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
第1章 绪论第11-19 页
　　· 课题研究的背景及研究的意义第11-13 页
　　· 倒立摆系统稳定与控制研究的发展状况第13-15 页
　　· 自适应逆控制研究的历史和现状第15-19 页
第2章 自适应逆控制与倒立摆系统简介第19-48 页
　　· 自适应逆控制的基本概念第19-21 页
　　· 自适应逆控制的扩展结构第21-24 页
　　· 逆对象建模第24-28 页
　　　　· 最小相位对象的逆第25 页
　　　　· 非最小相位对象的逆第25-26 页
　　　　· 模型参考的逆第26-27 页
　　　　· 有扰动对象的逆第27-28 页
　　· 自适应逆控制系统的结构第28-34 页
　　　　· 基本结构第28-30 页
　　　　· 基于ε-滤波LMS算法的自适应逆控制第30-31 页
　　　　· 非线性对象的自适应逆控制结构第31-34 页
　　　　　　· 非线性自适应逆控制的基本结构第31-34 页
　　· 自适应滤波和几种算法的介绍第34-37 页
　　　　· 自适应滤波器第34-36 页
　　　　· 梯度和wiener解第36 页
　　　　· 最速下降法和LMS算法第36-37 页
　　· 二级倒立摆数学模型的建立第37-46 页
　　　　· 二级倒立摆数学模型的组成第38-40 页
　　　　· 结构参数第40-41 页
　　　　· Lagrange方程介绍第41 页
　　　　· 二级倒立摆数学模型的推导第41-46 页
　　· 本章小结第46-48 页
第3章 倒立摆的自适应逆控制研究第48-67 页
　　· 极点配置仿真第49-51 页
　　· 自适应逆控制仿真第51-53 页
　　· 扰动情况下系统自适应逆控制仿真第53-57 页
　　　　· 极点配置在扰动情况下仿真第53-55 页
　　　　· 自适应逆控制在扰动情况下仿真第55-57 页
　　· 基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制第57-65 页
　　　　· U-滤波LMS算法第57-61 页
　　　　· 基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制系统第61-65 页
　　· 本章小结第65-67 页
第4章 粒子群算法及其在多层前向神经网络训练中的应用第67-104 页
　　· 粒子群优化算法第67-72 页
　　　　· PSO算法基本原理第69-70 页
　　　　· PSO算法的数学描述第70-72 页
　　· PSO算法的改进第72-79 页
　　　　· 加入惯性权重因子w的PSO算法第72-73 页
　　　　· 杂交PSO(HPSO)模型第73-75 页
　　　　· 收敛因子模型第75-76 页
　　　　· 协同PSO算法第76 页
　　　　· 收敛速度的改进第76-77 页
　　　　· 增加多样性的改进第77-78 页
　　　　· 全局方法第78-79 页
　　　　· 动态目标函数第79 页
　　· PSO算法的仿真实例及改进算法比较第79-87 页
　　· PSO与遗传算法的比较第87-91 页
　　　　· 算法特点比较第87-89 页
　　　　· 仿真比较第89-91 页
　　· 使用PSO训练多层前向神经网络第91-100 页
　　　　· 多层神经网络简介第91-93 页
　　　　· 网络学习与泛化第93-94 页
　　　　· 基于PSO的神经网络学习算法第94-97 页
　　　　· 仿真实验及结果分析第97-100 页
　　· PSO与BP算法相结合的神经网络训练第100-102 页
　　· 本章小结第102-104 页
第5章 二级倒摆系统的神经网络自适应逆控制研究第104-116 页
　　· 二级倒立摆系统正向模型的建立第105-107 页
　　· 二级倒立摆延迟逆模型的建立第107-108 页
　　· 自适应逆控制系统仿真—逆控制建立及仿真第108-115 页
　　· 本章小结第115-116 页
结论第116-119 页
参考文献第119-128 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第128-129 页
致谢第129-130 页
个人简历第130页

本篇论文共130页，点击这进入下载页面。
 
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