| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 迭代学习控制研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3.2 无模型自适应控制研究现状分析 | 第13-15页 |
| 1.3.3 康复机器人迭代学习控制研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 高阶参数估计的无模型自适应迭代学习控制研究 | 第18-33页 |
| 2.1 无模型自适应控制 | 第18-22页 |
| 2.1.1 SISO系统非参数动态线性化 | 第18-20页 |
| 2.1.2 控制器设计 | 第20-21页 |
| 2.1.3 伪偏导数估计 | 第21-22页 |
| 2.1.4 无模型自适应控制方案 | 第22页 |
| 2.2 无模型自适应迭代学习控制 | 第22-25页 |
| 2.2.1 SISO系统迭代轴非参数动态线性化 | 第22-23页 |
| 2.2.2 控制方案设计 | 第23-25页 |
| 2.3 高阶参数估计的无模型自适应迭代学习控制 | 第25-30页 |
| 2.3.1 高阶参数估计算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于高阶参数估计的控制方案设计 | 第26-27页 |
| 2.3.3 收敛性分析 | 第27-29页 |
| 2.3.4 仿真研究 | 第29-30页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 被动康复过程中的扰动抑制研究 | 第33-53页 |
| 3.1 被动康复过程中外部扰动作用分析 | 第33-41页 |
| 3.1.1 鲁棒收敛性分析 | 第33-37页 |
| 3.1.2 扰动作用分析 | 第37-41页 |
| 3.2 基于内模控制的无模型自适应迭代学习控制 | 第41-46页 |
| 3.2.1 内模控制原理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 迭代域内模控制器 | 第42-44页 |
| 3.2.3 基于内模控制的扰动抑制控制方案设计 | 第44-45页 |
| 3.2.4 收敛性分析 | 第45页 |
| 3.2.5 仿真研究 | 第45-46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-52页 |
| 3.3.1 实验平台介绍 | 第46-48页 |
| 3.3.2 空载实验 | 第48-50页 |
| 3.3.3 带负载实验 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 主动康复过程中迭代学习控制研究 | 第53-65页 |
| 4.1 基于迭代学习的阻抗控制 | 第53-56页 |
| 4.1.1 机器人阻抗控制 | 第53-54页 |
| 4.1.2 迭代学习阻抗控制 | 第54-56页 |
| 4.2 基于迭代学习的康复任务设计 | 第56-61页 |
| 4.2.1 踝关节运动能力评估指标设计 | 第56-58页 |
| 4.2.2 基于运动能力评估的康复任务设计 | 第58-61页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 研究生期间的研究成果 | 第72页 |