| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 本课题的研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 执行器非线性控制研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 间隙非线性控制 | 第18-19页 |
| 1.2.2 死区非线性控制 | 第19-20页 |
| 1.2.3 磁滞非线性控制 | 第20页 |
| 1.2.4 广义执行器非线性控制 | 第20-22页 |
| 1.3 状态约束控制研究现状 | 第22-23页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第23-25页 |
| 第二章 背景知识 | 第25-35页 |
| 2.1 机器人动力学建模 | 第25-29页 |
| 2.1.1 Denavit-Hartenberg规则 | 第25-26页 |
| 2.1.2 机器人系统动能分析 | 第26-27页 |
| 2.1.3 机器人系统势能分析 | 第27页 |
| 2.1.4 机器人系统拉格朗日方程 | 第27-29页 |
| 2.2 机器人系统的自适应控制方法 | 第29-32页 |
| 2.3 机器人系统的智能控制方法 | 第32-34页 |
| 2.3.1 基于神经网络的控制方法 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于模糊逻辑系统的控制方法 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 具有执行器间隙非线性的机械臂分散自适应模糊协调控制 | 第35-54页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 系统描述 | 第35-38页 |
| 3.2.1 机械臂协调操作的运动学分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 机械臂协调操作的动力学分析 | 第36-38页 |
| 3.3 机械臂抓取物体的分散鲁棒自适应模糊控制 | 第38-47页 |
| 3.3.1 间隙非线性补偿 | 第38-40页 |
| 3.3.2 鲁棒模糊自适应控制器设计 | 第40-43页 |
| 3.3.3 稳定性分析 | 第43-47页 |
| 3.4 算法性能分析 | 第47-53页 |
| 3.4.1 参数设计 | 第47-48页 |
| 3.4.2 结果与分析 | 第48-53页 |
| 3.4.2.1 定点跟踪 | 第48-49页 |
| 3.4.2.2 轨迹跟踪 | 第49-52页 |
| 3.4.2.3 不同强度扰动的轨迹跟踪 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 具有执行器磁滞和运动受限的多机械臂自适应模糊协调控制 | 第54-68页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 问题描述 | 第54-56页 |
| 4.2.1 运动学 | 第54-55页 |
| 4.2.2 动力学 | 第55-56页 |
| 4.3 多机械臂协调抓取的自适应模糊控制 | 第56-62页 |
| 4.4 控制性能评估 | 第62-67页 |
| 4.4.1 初始条件与参数设计 | 第62-63页 |
| 4.4.2 评估结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.4.2.1 有效性评估 | 第63-65页 |
| 4.4.2.2 优越性评估 | 第65-67页 |
| 4.4.2.3 鲁棒性评估 | 第67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于Nussbaum函数方法的广义执行器非线性机器人自适应控制 | 第68-91页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 基于Nussbaum函数的时变控制系数处理方法 | 第68-79页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第69页 |
| 5.2.2 基于Nussbaum函数方法及性质 | 第69-76页 |
| 5.2.3 自适应控制器设计及其稳定性分析 | 第76-77页 |
| 5.2.4 仿真实例 | 第77-79页 |
| 5.3 基于饱和Nussbaum函数的控制方法 | 第79-90页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第80页 |
| 5.3.2 主要结论 | 第80-86页 |
| 5.3.4 未知执行器动态的机器人控制 | 第86-87页 |
| 5.3.5 算法性能测试 | 第87-90页 |
| 5.3.5.1 有效性测试 | 第88-89页 |
| 5.3.5.2 优越性测试 | 第89-90页 |
| 5.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 具有输出磁滞非线性的机器人自适应神经网络协调控制 | 第91-108页 |
| 6.1 引言 | 第91页 |
| 6.2 系统建模及问题描述 | 第91-94页 |
| 6.2.1 运动学建模 | 第91-92页 |
| 6.2.2 动力学建模 | 第92-93页 |
| 6.2.3 基于神经网络的逼近方法 | 第93-94页 |
| 6.3 自适应神经网络协调控制 | 第94-104页 |
| 6.3.1 输出状态磁滞约束 | 第94-95页 |
| 6.3.2 输入滤波器设计 | 第95-96页 |
| 6.3.3 基于Nussbaum函数的控制方法 | 第96-97页 |
| 6.3.4 控制器设计及其稳定性分析 | 第97-104页 |
| 6.3.4.1 控制器设计 | 第97-98页 |
| 6.3.4.2 稳定性分析 | 第98-104页 |
| 6.4 算法性能研究 | 第104-107页 |
| 6.4.1 初始条件和参数设计 | 第104页 |
| 6.4.2 结果与分析 | 第104-107页 |
| 6.4.2.1 定点跟踪结果与分析 | 第104-105页 |
| 6.4.2.2 轨迹跟踪结果与分析 | 第105-106页 |
| 6.4.2.3 不同强度扰动的轨迹跟踪 | 第106-107页 |
| 6.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第七章 具有输出死区和物体不确定性的多机械臂自适应神经网络控制 | 第108-122页 |
| 7.1 引言 | 第108页 |
| 7.2 多机械臂系统描述 | 第108-110页 |
| 7.2.1 运动学分析 | 第108-109页 |
| 7.2.2 动力学分析 | 第109-110页 |
| 7.3 机械臂协调控制 | 第110-119页 |
| 7.3.1 输出状态死区建模 | 第110-112页 |
| 7.3.2 输入驱动滤波 | 第112-113页 |
| 7.3.3 自适应神经网络控制 | 第113-114页 |
| 7.3.4 稳定性分析 | 第114-119页 |
| 7.4 性能评估 | 第119-121页 |
| 7.4.1 初始条件与参数选择 | 第119页 |
| 7.4.2 分析与讨论 | 第119-121页 |
| 7.4.2.1 定点跟踪测试 | 第119-120页 |
| 7.4.2.2 轨迹跟踪测试 | 第120-121页 |
| 7.4.2.3 鲁棒性测试 | 第121页 |
| 7.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 总结与展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-136页 |
| 攻读学位期间发表或提交的论文 | 第136-140页 |
| 致谢 | 第140页 |
