磁悬浮系统控制算法及实现
2020-09-11 14:05:12 0 举报AI智能生成
磁悬浮系统控制算法及实现
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大纲/内容
7 磁悬浮系统的滑模变结构控制
7.1 滑模变结构控制基本原理
7.1.1 滑模变结构控制方法
7.1.2 滑模变结构控制器设计的基本方法
7.2 基于滑模变结构控制的磁悬浮系统
7.2.1 磁悬浮系统的滑模变结构控制器设计
7.2.2 磁悬浮系统的滑模变结构控制仿真
7.2.3 磁悬浮系统的实时滑模变结构控制
附录
8 磁悬浮系统线性二次型最优控制
8.1 线性二次型最优控制基本原理
8.2 基于线性二次型最优控制的磁悬浮系统
8.2.1 磁悬浮系统的线性二次型最优控制器设计
8.2.2 磁悬浮系统的线性二次型最优控制仿真
8.2.3 磁悬浮系统的实时线性二次型最优控制
附录
9 磁悬浮系统自适应控制
9.1 自适应控制基本原理
9.1.1 利用输入输出的模型参考自适应控制系统（被控对象相对阶为1）
9.1.2 利用输入输出的模型参考自适应控制系统（被控对象相对阶为2）
9.2 基于模型参考自适应控制的磁悬浮系统
9.2.1 磁悬浮系统利用输入输出的模型参考自适应控制器设计
9.2.2 磁悬浮系统利用输入输出的模型参考自适应控制仿真
9.2.3 磁悬浮系统实时利用输入输出的模型参考自适应控制
附录
10 基于dSPACE的磁悬浮系统
10.1 dSPACE简介
10.1.1 dSPACE体系结构
10.1.2 基于dSPACE的控制系统开发方法
10.2 基于dSPACE的磁悬浮系统实时控制
10.2.1 磁悬浮系统的控制器设计
10.2.2 磁悬浮系统的离线仿真
10.2.3 磁悬浮系统的实时控制
附录
11 基于DSP的磁悬浮系统
11.1 DSP简介
11.1.1 TMS320F280x DSP平台介绍
11.1.2 CCS环境介绍
11.2 基于DSP的磁悬浮系统结构
11.2.1 基于DSP的磁悬浮系统硬件
11.2.2 基于DSP的磁悬浮系统软件
磁悬浮系统控制算法及实现
1 绪论
1.1 磁悬浮技术概述
1.2 磁悬浮系统控制算法
1.3 数字控制系统
1.3.1 数字控制系统的组成
1.3.2 数字控制系统的采样周期
1.3.3 数字控制系统的类型
1.4 MATLAB平台
1.4.1 MATLAB简介
1.4.2 MATLAB运行方式
1.5 dSPACE平台
1.5.1 dSPACE体系结构
1.5.2 dSPACE硬件系统
1.5.3 dSPACE软件系统
1.5.4 dSPACE的集成开发环境
2 磁悬浮系统设计及建模
2.1 磁悬浮系统的工作原理
2.2 磁悬浮系统的总体设计方案
2.3 磁悬浮系统的机械设计
2.4 磁悬浮系统的电路设计
2.4.1 电流驱动器电路
2.4.2 电流检测电路
2.4.3 位置检测电路
2.4.4 DSP控制器
2.4.5 系统电源模块
2.5 磁悬浮系统的电磁铁设计
2.6 磁悬浮系统的线性化数学模型
2.7 磁悬浮系统的非线性数学模型
3 磁悬浮系统PID控制
3.1 磁悬浮系统控制规律的选择
3.2 磁悬浮系统PD控制器参数的选择
3.2.1 磁悬浮系统的PD控制仿真
3.2.2 磁悬浮系统的实时PD控制
3.3 基于PID控制的磁悬浮系统
附录
4 磁悬浮系统的模糊控制
4.1 模糊控制基本原理
4.1.1 常规模糊控制
4.1.2 模糊PID控制
4.2 基于常规模糊控制的磁悬浮系统
4.2.1 磁悬浮系统的模糊控制器设计
4.2.2 磁悬浮系统的模糊控制仿真
4.2.3 磁悬浮系统的实时模糊控制
4.3 基于模糊PID控制的磁悬浮系统
4.3.1 磁悬浮系统的模糊PID控制器设计
4.3.2 磁悬浮系统的模糊PID控制仿真
4.3.3 磁悬浮系统的实时模糊PID控制
附录1
附录2
5 磁悬浮系统鲁棒控制
5.1 鲁棒控制基本原理
5.1.1 H∞标准控制
5.1.2 混合灵敏度H∞控制
5.2 基于鲁棒H∞控制的磁悬浮系统
5.2.1 磁悬浮系统的鲁棒H∞控制器设计
5.2.2 磁悬浮系统的鲁棒H∞控制仿真
5.2.3 磁悬浮系统的实时鲁棒H∞控制
附录
6 磁悬浮系统神经网络控制
6.1 神经网络控制基本原理
6.1.1 人工神经元模型
6.1.2 BP神经网络
6.1.3 BP神经网络PID控制
6.2 基于BP神经网络PID控制的磁悬浮系统
6.2.1 磁悬浮系统的BP神经网络PID控制器设计
6.2.2 磁悬浮系统的BP神经网络PID控制仿真
6.2.3 磁悬浮系统的实时BP神经网络PID控制
附录
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