非线性机器人的智能反演滑模控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-19页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-18页 |
| ·论文的组织 | 第18-19页 |
| 第2章 非线性机器人系统 | 第19-31页 |
| ·机器人运动学 | 第19-25页 |
| ·机器人坐标系变换 | 第19-21页 |
| ·绕任意轴转动的旋转矩阵 | 第21-22页 |
| ·齐次坐标变换 | 第22-23页 |
| ·运动学正向问题 | 第23页 |
| ·运动学逆向问题 | 第23-24页 |
| ·机器人的雅可比矩阵 | 第24-25页 |
| ·机器人动力学模型 | 第25-29页 |
| ·拉格朗日方程 | 第25-27页 |
| ·多关节机器人动力学模型 | 第27-28页 |
| ·包括电机动态的机械臂动态模型 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 多关节机器人的反演滑模变结构控制 | 第31-59页 |
| ·滑模变结构的一般特性 | 第31-38页 |
| ·滑模控制基本原理 | 第31-33页 |
| ·一般滑模控制的定义 | 第33页 |
| ·滑动模态的到达条件 | 第33-36页 |
| ·滑动模的不变性 | 第36-38页 |
| ·抖动问题及其削弱 | 第38-40页 |
| ·抖动产生的原因 | 第38-39页 |
| ·削弱抖动的方法 | 第39-40页 |
| ·反演控制基本理论 | 第40-42页 |
| ·线性滑模面的反演滑模控制 | 第42-46页 |
| ·反演滑模控制器设计 | 第42-44页 |
| ·稳定性分析 | 第44页 |
| ·仿真实验 | 第44-46页 |
| ·非线性终端滑模面的反演滑模控制 | 第46-52页 |
| ·快速终端反演滑模控制 | 第47-49页 |
| ·全局快速终端反演滑模控制 | 第49-52页 |
| ·反演准滑模控制 | 第52-55页 |
| ·反演准滑模控制器设计 | 第53页 |
| ·仿真实验 | 第53-55页 |
| ·机器人的动态反演滑模控制 | 第55-58页 |
| ·动态反演滑模控制器设计 | 第55-57页 |
| ·稳定性分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 多关节机器人的反演模糊滑模控制 | 第59-87页 |
| ·模糊控制基本理论 | 第59-61页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第59-61页 |
| ·模糊控制器的数学描述 | 第61页 |
| ·模糊滑模控制理论 | 第61-63页 |
| ·非线性机器人模糊滑模控制 | 第63页 |
| ·PID全局模糊滑模控制 | 第63-68页 |
| ·PID全局模糊滑模控制器设计 | 第64-65页 |
| ·模糊参数自适应调节 | 第65-66页 |
| ·仿真实验 | 第66-68页 |
| ·PID反演自适应模糊滑模控制 | 第68-75页 |
| ·PID 反演滑模控制 | 第69-71页 |
| ·自适应模糊控制 | 第71-72页 |
| ·稳定性分析 | 第72-74页 |
| ·仿真实验 | 第74-75页 |
| ·基于模糊补偿的反演滑模控制 | 第75-80页 |
| ·反演滑模控制器设计 | 第76-77页 |
| ·模糊补偿器 | 第77-78页 |
| ·稳定性分析 | 第78-79页 |
| ·仿真实验 | 第79-80页 |
| ·反演非奇异终端模糊滑模控制 | 第80-85页 |
| ·反演非奇异终端模糊滑模控制器设计 | 第80-82页 |
| ·稳定性分析 | 第82-83页 |
| ·仿真实验 | 第83-85页 |
| ·三种控制方法的比较 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 多关节机器人的反演神经滑模控制 | 第87-116页 |
| ·神经网络理论 | 第87-92页 |
| ·神经网络发展概况 | 第87-88页 |
| ·神经元模型 | 第88页 |
| ·神经元常用的基函数与激励函数 | 第88-90页 |
| ·神经元学习算法 | 第90-91页 |
| ·神经网络的典型结构 | 第91-92页 |
| ·神经滑模变结构控制 | 第92页 |
| ·RBF神经滑模控制 | 第92-96页 |
| ·RBF 神经网络 | 第93页 |
| ·RBF 神经滑模控制器设计 | 第93-95页 |
| ·仿真实验 | 第95-96页 |
| ·PID全局神经滑模控制 | 第96-99页 |
| ·PID全局滑模控制器设计 | 第96-97页 |
| ·RBF神经网络的增益调节 | 第97-98页 |
| ·仿真实验 | 第98-99页 |
| ·积分反演神经滑模控制 | 第99-104页 |
| ·积分反演神经滑模控制器设计 | 第100-102页 |
| ·稳定性分析 | 第102-103页 |
| ·仿真实验 | 第103-104页 |
| ·反演非奇异终端神经滑模控制 | 第104-110页 |
| ·反演非奇异终端神经滑模控制器设计 | 第104-106页 |
| ·稳定性分析 | 第106-108页 |
| ·仿真实验 | 第108-110页 |
| ·反演非奇异快速终端神经滑模控制 | 第110-114页 |
| ·反演非奇异快速终端神经滑模控制器设计 | 第110-112页 |
| ·仿真分析 | 第112-114页 |
| ·三种控制方法的比较 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第6章 总结与展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第126页 |
