| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1.1 微机电系统(MEMS)介绍 | 第11页 |
| 1.1.2 微机电系统(MEMS)的应用 | 第11-12页 |
| 1.1.3 微装配研究现状 | 第12-15页 |
| 1.1.4 微力柔性臂控制方法对微装配的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 力控制策略的国内外研究近况 | 第16-19页 |
| 1.2.1 阻抗控制策略 | 第16-17页 |
| 1.2.2 力/位置混合控制策略 | 第17-18页 |
| 1.2.3 自适应控制策略 | 第18页 |
| 1.2.4 智能控制策略 | 第18-19页 |
| 1.3 本文采用的柔顺性控制策略 | 第19-20页 |
| 1.3.1 Hogan的阻抗控制方法 | 第19页 |
| 1.3.2 Seul的阻抗控制算法 | 第19-20页 |
| 1.3.3 基于神经网络系统的阻抗控制方法 | 第20页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第2章 微装配机器人的动力学模型 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 机器人柔性臂建模方法研究现状 | 第23-24页 |
| 2.3 微装配机器人动力学建模 | 第24-32页 |
| 2.3.1 微装配机器人末端执行器结构 | 第25页 |
| 2.3.2 微装配机器人末端执行器动力学建模 | 第25-31页 |
| 2.3.3 PVDF悬臂梁受力与挠度关系 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 阻抗控制算法的仿真研究 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 阻抗控制原理 | 第33-34页 |
| 3.3 阻抗控制算法仿真实验研究 | 第34-37页 |
| 3.3.1 阶跃信号下的力跟踪仿真 | 第35-37页 |
| 3.4 自适应阻抗控制算法仿真实验研究 | 第37-43页 |
| 3.4.1 自适应阻抗控制 | 第37-39页 |
| 3.4.2 阶跃信号下的力跟踪仿真 | 第39-41页 |
| 3.4.3 目标阻抗参数对力跟踪性能的影响 | 第41-43页 |
| 3.5 两种力控算法性能的仿真比较 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 自适应模糊阻抗控制 | 第47-57页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 模糊控制 | 第47-51页 |
| 4.2.1 模糊理论 | 第48-49页 |
| 4.2.2 模糊控制器的设计 | 第49-51页 |
| 4.3 自适应模糊阻抗控制 | 第51-56页 |
| 4.3.1 论域的选取 | 第52-53页 |
| 4.3.2 隶属函数 | 第53-54页 |
| 4.3.3 模糊规则库及模糊推理 | 第54页 |
| 4.3.4 自适应阻抗参数模糊调整 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 模糊神经网络阻抗控制及其优化 | 第57-69页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 模糊神经网络阻抗控制方法 | 第57-60页 |
| 5.2.1 控制系统不确定性分析 | 第57-58页 |
| 5.2.2 模糊神经网络阻抗控制方法 | 第58-60页 |
| 5.3 狼群模糊神经网络阻抗控制方法 | 第60-66页 |
| 5.3.1 狼群算法概述 | 第60-61页 |
| 5.3.2 狼群算法求解的基本原理 | 第61-64页 |
| 5.3.3 基于狼群模糊神经网络的阻抗控制方法 | 第64-66页 |
| 5.4 狼群模糊神经网络阻抗控制方法的仿真实验研究 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |