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垃圾抓斗起重机防摆动控制系统策略及装置研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题的来源与意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
    1.3 本课题的研究内容第15-17页
第二章 垃圾抓斗起重机工艺分析与数学模型建立第17-30页
    2.1 垃圾抓斗起重机系统的工艺概述第17-19页
    2.2 垃圾抓斗起重机控制系统总体框架第19页
    2.3 垃圾抓斗起重机数学模型的建立第19-29页
        2.3.1 基于拉格朗日方程的三维动力学模型第22-25页
        2.3.2 基于拉格朗日方程的二维动力学模型第25-29页
    2.4 小结第29-30页
第三章 传统控制器设计第30-42页
    3.1 控制对象性能分析第30-31页
        3.1.1 系统稳定性分析第30-31页
        3.1.2 系统能观性与能控性分析第31页
    3.2 PID控制器设计与仿真第31-36页
        3.2.1 PID控制器结构第31-32页
        3.2.2 PID控制器的仿真第32-36页
    3.3 基于状态反馈LQR控制器设计第36-40页
        3.3.1 状态反馈控制原理第36-37页
        3.3.2 LQR最优控制原理第37页
        3.3.3 基于状态反馈控制LQR控制器仿真第37-40页
    3.4 小结第40-42页
第四章 模糊控制器设计第42-60页
    4.1 模糊控制技术简介第42-46页
        4.1.1 模糊数学第42-43页
        4.1.2 模糊控制原理第43-46页
    4.2 垃圾抓斗起重机模糊控制器设计第46-51页
        4.2.1 输入输出变量的确定第46-47页
        4.2.2 模糊集与隶属函数的确定第47-48页
        4.2.3 模糊控制规则的确定第48-49页
        4.2.4 反模糊化输出第49-51页
    4.3 垃圾抓斗起重机模糊控制器仿真第51-59页
        4.3.1 跟踪理想速度曲线的开环系统仿真分析第51-54页
        4.3.2 跟踪理想速度与位移曲线的模糊控制器仿真分析第54-59页
    4.4 小结第59-60页
第五章 自适应模糊神经网络控制器设计第60-73页
    5.1 人工神经网络第60-63页
        5.1.1 概述第60-61页
        5.1.2 人工神经节点模型第61-62页
        5.1.3 神经网络的学习模型第62页
        5.1.4 BP神经网络第62-63页
    5.2 自适应模糊神经网络系统第63-67页
        5.2.1 模糊控制与神经网络的结合第63-64页
        5.2.2 自适应神经网络模糊控制第64-67页
    5.3 Takagi-Sugenomo型自适应模糊神经网络控制器设计第67-70页
        5.3.1 控制要求概述第67页
        5.3.2 自适应神经模糊推理系统仿真第67-70页
    5.4 仿真结果与仿真分析第70-72页
    5.5 小结第72-73页
第六章 防摇摆控制系统装置设计与实现第73-85页
    6.1 系统总体方案设计第73-74页
    6.2 硬件系统设计第74-79页
        6.2.1 系统设备第74页
        6.2.2 控制器板卡硬件架构第74-78页
        6.2.3 摆角测量模块设计第78-79页
    6.3 软件系统设计第79-83页
        6.3.1 总体系统软件架构第79页
        6.3.2 通信模块软件设计第79-82页
        6.3.3 数据采集模块软件设计第82-83页
    6.4 触摸屏显示控制结果第83-84页
    6.5 小结第84-85页
总结与展望第85-87页
    总结第85页
    展望第85-87页
参考文献第87-91页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第91-92页
致谢第92-93页
附件第93页

 
 
论文编号BS3833282,这篇论文共93
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