文档介绍：夏曩虿墨曩蓁◆薹琁曩矸梢唬唬弧ù鮮硕士学位论文自动导向小车低潮。识与动态特性分析南京航空航天大学研究生院机电学院研究生姓名学科、专业研究方向指导教师叶甲秋机械电子工程柔性制造技术楼佩煌教授二狾年一月中图分类号:学科分类号:论文编号:
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作者签名:@承诺书速坦:墨:本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽境信凳日期:●
摘要◆南京航空航天大学硕士学位论文自动导向小车珹谛幸抵杏τ玫牟欢仙钊攵云渥陨淼男能和功能提出了更高的要求。大多控制系统的设计必须以一定的受控对象模型为基础,而控制器的主要受控对象是其驱动系统,为了提高目刂菩阅埽惹行枰6訟驱动系统的数学模型及动态特性进行研究。本文首先对系统辨识的基本原理、内容和步骤作了详细的介绍,为研究低潮识奠定了理论基础。同时,以自行研发的基于视觉导航的;。治隽薃驱动系统的静态特性和动态特性,采用蛄凶魑1媸妒淙胄藕牛τ米钚《朔ǘ郧低辰辛吮识。建立了驱动系统的数学模型并对其进行了仿真分析,为辨识模型的优化和性能的进一步改本文在对遗传算法研究的基础上,对遗传算法进行了改进,并提出了一种改进的自适应遗传算法。针对低潮媸兜奈侍獠捎昧硕嗄勘暧呕牟呗裕苑当平拖辔槐平为多目标优化问题的两个子目标,将多目标优化策略与改进的自适应遗传算法相结合形成了基于多目标的改进自适应遗传算法。根据最小二乘法的辨识模型,同时利用基于单目标的基本遗传算法和基于多目标的改进自适应遗传算法对驱动系统进行辨识。通过对辨识模型的仿真比较,结果证明了本文基于多目标的改进自适应遗传算法的优越性。本文最终建立了较为理想的驱动系统数学模型,并根据该数学模型完成了对低车亩匦苑治觯L岣逜的驱动性能打下了技术基础。最后,对本文所做的研究工作进行了简要的总结,并对进一步的研究提出了展望。关键词:自动导向小车,系统辨识,动态特性,最小二乘法,多目标优化,改进的自适应遗传算法善打下了基础。●
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目录◆南京航空航天大学硕士学位论文第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.柔性制造技术与物流自动化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.’⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯系统辨识相关研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文研究的意义和内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章系统辨识理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一动态系统数学模型简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⑾低呈P汀系统辨识原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于最小二乘法的低潮媸丁引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯低臣蚪椤最小二乘法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.钚《《●.
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..≡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于遗传算法的低潮媸丁引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯. .糯惴ǖ脑诵胁问基于多目标的改进自适应遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯