| 摘 要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-28页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 机器人研究现状 | 第11-18页 |
| 1．2．1 单机器人控制 | 第12-14页 |
| 1．2．2 机器人协调控制 | 第14-18页 |
| 1．3 神经网络与神经网络系统辨识 | 第18-21页 |
| 1．3．1 神经网络 | 第19-20页 |
| 1．3．2 神经网络系统辨识 | 第20-21页 |
| 1．4 神经网络控制 | 第21-26页 |
| 1．4．1 刚性机器人的位置、力、运动控制 | 第21-24页 |
| 1．4．2 冗余度机器人控制 | 第24-26页 |
| 1．5 本文研究内容 | 第26-28页 |
| 第2章 状态延迟输入动态递归神经网络 | 第28-54页 |
| 2．1 引言 | 第28页 |
| 2．2 神经网络基本理论 | 第28-36页 |
| 2．2．1 神经元模型 | 第28-31页 |
| 2．2．2 神经元互连模式 | 第31-34页 |
| 2．2．3 学习规则 | 第34-35页 |
| 2．2．4 误差反向传播算法 | 第35-36页 |
| 2．3 动态Elman网络 | 第36-38页 |
| 2．3．1 基本Elman动态递归网络 | 第36-37页 |
| 2．3．2 修改的Elman动态递归网络 | 第37-38页 |
| 2．4 状态延迟输入动态递归神经网络SDIDRNN | 第38-53页 |
| 2．4．1 SDIDRNN网络结构 | 第39页 |
| 2．4．2 误差反馈传播学习算法 | 第39-43页 |
| 2．4．3 BP算法的改进算法 | 第43-45页 |
| 2．4．4 SDIDRNN学习算法的推导 | 第45-49页 |
| 2．4．5 学习算法的收敛性 | 第49-51页 |
| 2．4．6 数值仿真 | 第51-53页 |
| 2．5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于SDIDRNN的机器人控制 | 第54-80页 |
| 3．1 引言 | 第54-55页 |
| 3．2 神经网络监督控制 | 第55-56页 |
| 3．3 基于运动学方程的神经网络监督控制 | 第56-63页 |
| 3．3．1 控制结构 | 第56-58页 |
| 3．3．2 电机模型 | 第58-59页 |
| 3．3．3 数值仿真 | 第59-63页 |
| 3．4 基于动力学方程的神经网络监督控制 | 第63-69页 |
| 3．4．1 控制结构 | 第63-65页 |
| 3．4．2 数值仿真 | 第65-69页 |
| 3．5 基于神经网络的PID控制 | 第69-79页 |
| 3．6 本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 机器人运动学辨识的SDIDRNN方法 | 第80-96页 |
| 4．1 引言 | 第80-81页 |
| 4．2 神经网络辨识 | 第81-87页 |
| 4．2．1 神经网络辨识机理 | 第81-83页 |
| 4．2．2 辨识网络的结构设计 | 第83-84页 |
| 4．2．3 辨识算法的收敛性 | 第84-85页 |
| 4．2．4 辨识器学习过程 | 第85-87页 |
| 4．3 正、逆运动学模型的辨识方法 | 第87-92页 |
| 4．3．1 综合辨识方法 | 第88-89页 |
| 4．3．2 解耦辨识方法1 | 第89-90页 |
| 4．3．3 解耦辨识方法2 | 第90-92页 |
| 4．4 数值仿真 | 第92-95页 |
| 4．4．1 辨识方法的比较 | 第93-94页 |
| 4．4．2 网络结构的比较 | 第94-95页 |
| 4．5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于SDIDRNN的机器人模型辨识 | 第96-116页 |
| 5．1 引言 | 第96-97页 |
| 5．2 实验设备 | 第97-104页 |
| 5．2．1 PowerCube~(TM)模块化机器人 | 第97-99页 |
| 5．2．2 OPTOTRAK 3020三维动态测试仪 | 第99-100页 |
| 5．2．3 实验准备 | 第100-104页 |
| 5．3 平面非冗余度机器人模型辨识 | 第104-110页 |
| 5．4 平面冗余度机器人模型辨识 | 第110-113页 |
| 5．5 空间机器人模型辨识 | 第113-115页 |
| 5．6 本章小结 | 第115-116页 |
| 第6章 机器人辨识实验研究 | 第116-142页 |
| 6．1 引言 | 第116页 |
| 6．2 机器人误差校正 | 第116-126页 |
| 6．2．1 关节校正方法 | 第116-118页 |
| 6．2．2 实验结果 | 第118-126页 |
| 6．3 神经网络辨识实验 | 第126-141页 |
| 6．3．1 综合辨识方法 | 第127-132页 |
| 6．3．2 解耦辨识方法1 | 第132-141页 |
| 6．4 本章小结 | 第141-142页 |
| 全文总结 | 第142-145页 |
| 参考文献 | 第145-158页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第158-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
