| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究对象的背景及简介 | 第10-11页 |
| 1.2 焊接机械臂目前的研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外对焊接机械臂的探究与进展 | 第11页 |
| 1.2.2 国内对焊接机械臂的探究与进展 | 第11-12页 |
| 1.2.3 焊接机械臂的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 机械臂轨迹跟踪控制的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 本文研究的内容与意义 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 机械臂模型的建立与系统分析 | 第19-40页 |
| 2.1 机械臂的运动学分析 | 第19-29页 |
| 2.1.1 机械臂的位置与姿势的描述 | 第19-21页 |
| 2.1.2 坐标变换和齐次坐标 | 第21-23页 |
| 2.1.3 机械臂的运动学方程 | 第23-29页 |
| 2.2 机械臂的动力学分析 | 第29-34页 |
| 2.2.1 机械臂的正动力学分析 | 第29-32页 |
| 2.2.2 机械臂的逆动力学分析 | 第32-34页 |
| 2.3 机械臂的运动学动力学仿真分析 | 第34-39页 |
| 2.3.1 机械臂的运动学仿真 | 第34-37页 |
| 2.3.2 机械臂的动力学仿真 | 第37-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 机械臂PID控制算法的研究分析 | 第40-50页 |
| 3.1 PID控制原理简介 | 第40-41页 |
| 3.2 机械臂的PD控制 | 第41-43页 |
| 3.2.1 独立的PD控制 | 第41-42页 |
| 3.2.2 具有重力补偿的PD控制 | 第42-43页 |
| 3.3 机械臂的PID控制 | 第43-44页 |
| 3.4 仿真实验 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 机械臂RBF神经网络控制算法的研究分析 | 第50-67页 |
| 4.1 神经网络简介 | 第50-56页 |
| 4.1.1 神经网络的起源与发展 | 第50页 |
| 4.1.2 神经网络控制的基本原理 | 第50-52页 |
| 4.1.3 神经网络的控制方法 | 第52-56页 |
| 4.2 基于PD控制的计算力矩法 | 第56-57页 |
| 4.3 RBF神经网络控制 | 第57-63页 |
| 4.3.1 RBF神经网络控制原理的简介 | 第57-58页 |
| 4.3.2 RBF神经网络学习算法 | 第58-60页 |
| 4.3.3 机械臂RBF神经网络控制算法的实现 | 第60-63页 |
| 4.4 仿真实验分析 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于模糊控制算法的机械臂研究分析 | 第67-82页 |
| 5.1 模糊控制理论的介绍 | 第67-74页 |
| 5.1.1 模糊控制理论的发展历史 | 第67页 |
| 5.1.2 模糊控制理论的基本概念 | 第67-68页 |
| 5.1.3 模糊控制器的构成与原理 | 第68-74页 |
| 5.2 模糊自适应控制算法的实现 | 第74-78页 |
| 5.2.1 多输入所输出的模糊逻辑系统（MIMO-FLS） | 第74-75页 |
| 5.2.2 机械臂动力学模型及性质 | 第75页 |
| 5.2.3 机械臂模糊自适应控制算法的实现 | 第75-78页 |
| 5.3 仿真实验 | 第78-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |