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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--电涡流测功机加载控制系统的研制
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电涡流测功机加载控制系统的研制
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究的背景及意义第10页
    1.2 测功机加载系统的研究综述第10-14页
        1.2.1 测功机的分类第10-12页
        1.2.2 测功机加载系统的研究现状第12-13页
        1.2.3 测功机加载系统的发展趋势第13-14页
    1.3 测功机加载系统的控制策略第14-17页
        1.3.1 非线性系统的控制策略第14-15页
        1.3.2 人工神经网络的起源与发展第15-17页
        1.3.3 神经网络在非线性系统上的应用第17页
    1.4 论文结构安排第17-19页
第2章 测功机加载系统总体方案与设计第19-30页
    2.1 测功机加载系统总体方案设计第19-20页
    2.2 关键部件选型第20-23页
        2.2.1 电涡流测功机第20-21页
        2.2.2 传感器第21-23页
    2.3 加载系统硬件设计第23-28页
        2.3.1 驱动器设计第23-26页
        2.3.2 控制器设计第26-28页
    2.4 加载系统软件设计第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 测功机加载系统建模第30-40页
    3.1 测功机内部结构及工作原理第30-31页
    3.2 机理建模第31-39页
        3.2.1 机理建模的研究现状第31页
        3.2.2 制动扭矩计算公式第31-35页
        3.2.3 测功机结构参数的确定第35-36页
        3.2.4 机理模型的数据验证第36-39页
    3.3 本章小结第39-40页
第4章 动态神经网络辨识器第40-56页
    4.1 人工神经网络的结构第40-43页
        4.1.1 人工神经网络模型结构第40-42页
        4.1.2 人工神经网络拓扑结构第42页
        4.1.3 人工神经网络的学习算法和训练算法第42-43页
    4.2 Elman神经网络第43-44页
        4.2.1 Elman网络结构第43-44页
        4.2.2 改进型Elman神经网络第44页
    4.3 双隐层动态递归神经网络第44-49页
        4.3.1 DLDRNN网络结构第45页
        4.3.2 DLDRNN权值更新算法第45-48页
        4.3.3 DLDRNN的灵敏度求解第48-49页
    4.4 状态延迟输入动态递归神经网络第49-53页
        4.4.1 SDIDRNN网络结构第50-51页
        4.4.2 SDIDRNN权值更新算法第51-52页
        4.4.3 SDIDRNN灵敏度求解第52-53页
    4.5 动态递归神经网络辨识效果第53-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第5章 基于DRNN的单神经元自适应PID控制算法第56-69页
    5.1 单神经元自适应PID控制器的原理与设计第56-59页
        5.1.1 PID控制原理第56-57页
        5.1.2 单神经元自适应PID控制原理第57-59页
    5.2 基于DRNN的单神经元自适应PID控制算法原理与设计第59-60页
    5.3 测功机加载系统的算法仿真研究第60-68页
        5.3.1 仿真模型建立第61-62页
        5.3.2 仿真结果和分析第62-68页
    5.4 本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第75-76页
致谢第76页

 
 
论文编号BS2706592,这篇论文共76
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