| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景 | 第9-14页 |
| ·运动控制的发展历程 | 第9-11页 |
| ·多轴联动系统的发展趋势 | 第11-13页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·论文主要研究内容和创新点 | 第19-21页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文主要创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 基于 S 曲线加减速的动态速度前瞻 | 第21-44页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·S 曲线加减速控制算法 | 第21-35页 |
| ·基于衔接点曲率累加的速度预处理 | 第35-40页 |
| ·五次样条曲线拟合 | 第35-38页 |
| ·离散衔接点曲率 | 第38-40页 |
| ·算法实现与实验验证 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 具有姿态约束的空间曲线轨迹规划 | 第44-61页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·空间曲线离散化方法 | 第44-45页 |
| ·三次样条曲线插补算法 | 第45-51页 |
| ·基于 Rodrigues 参数的平滑姿态规划方法 | 第51-53页 |
| ·姿态描述的 Rodrigues 参数法 | 第51页 |
| ·Rodrigues 参数的性质 | 第51-52页 |
| ·Rodrigues 参数与姿态矩阵的关系 | 第52-53页 |
| ·轨迹规划算法原理性误差分析 | 第53-54页 |
| ·位置插补误差分析 | 第53页 |
| ·姿态插补误差分析 | 第53-54页 |
| ·计算实例 | 第54-57页 |
| ·虚拟现实机械手验证平台 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于神经网络的不确定模型轨迹跟踪控制 | 第61-89页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·多轴联动系统动力学模型与其结构特性 | 第61-62页 |
| ·神经网络原理 | 第62-70页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·神经网络的结构类型 | 第63-64页 |
| ·神经网络算法 | 第64-70页 |
| ·基于 RBF 神经网络的不确定模型自适应控制 | 第70-81页 |
| ·RBF 神经网络逼近 | 第70-71页 |
| ·基于模块逼近的不确定模型自适应控制 | 第71-77页 |
| ·仿真实例 | 第77-81页 |
| ·基于死区模糊补偿的不确定模型神经网络自适应控制 | 第81-87页 |
| ·死区非线性特性 | 第81-82页 |
| ·死区模糊补偿器 | 第82-83页 |
| ·基于死区模糊补偿的神经网络自适应控制 | 第83-86页 |
| ·仿真实例 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 基于 SVM 的构件结构变形误差建模方法 | 第89-109页 |
| ·引言 | 第89页 |
| ·支持向量机原理 | 第89-95页 |
| ·最优问题 | 第89页 |
| ·统计学习理论 | 第89-90页 |
| ·支持向量回归 | 第90-93页 |
| ·核函数 | 第93-95页 |
| ·构件结构变形分析 | 第95-98页 |
| ·多轴联动系统刚度分析方法 | 第95页 |
| ·连杆位置与变形的关系 | 第95-97页 |
| ·负载-变形特性 | 第97-98页 |
| ·基于 SVR 的刚度变形建模与补偿 | 第98-108页 |
| ·支持向量机回归模型算法 | 第98-100页 |
| ·训练样本的建立 | 第100-101页 |
| ·基于 SVR 的结构变形模型训练与测试 | 第101-104页 |
| ·仿真验证系统 | 第104-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·论文的主要工作结论 | 第109-110页 |
| ·论文的主要研究成果和创新点 | 第110页 |
| ·研究展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-123页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124页 |