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一类平面多连杆欠驱动机械臂的运动控制

作者简历第6-9页
摘要第9-11页
abstract第11-13页
第1章 绪论第17-26页
    1.1 研究背景与意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-23页
        1.2.1 完整欠驱动机械臂控制研究现状第19页
        1.2.2 非完整欠驱动机械臂控制研究现状第19-23页
    1.3 当前存在的问题第23-24页
    1.4 主要研究内容和章节安排第24-26页
第2章 平面多连杆欠驱动机械臂建模与运动特性分析第26-38页
    2.1 引言第26页
    2.2 平面多连杆欠驱动机械臂动力学建模第26-28页
    2.3 平面多连杆欠驱动机械臂运动学建模第28-32页
    2.4 平面多连杆欠驱动机械臂运动特性分析第32-34页
    2.5 实例:平面四连杆欠驱动机械臂第34-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第3章 基于在线智能优化算法的三阶段位置控制策略第38-65页
    3.1 引言第38页
    3.2 多连杆机械臂降阶为虚拟三连杆机械臂第38-46页
        3.2.1 模型降阶方法第38-39页
        3.2.2 虚拟三连杆机械臂驱动连杆选取方法第39-41页
        3.2.3 模型降阶控制器设计第41-46页
    3.3 虚拟三连杆机械臂二阶段位置控制策略第46-49页
        3.3.1 虚拟三连杆机械臂模型第46-47页
        3.3.2 虚拟 Acrobot 角度约束关系计算第47-49页
    3.4 基于在线差分进化算法的目标角度计算第49-52页
        3.4.1 在线计算方法设计第50-51页
        3.4.2 在线差分进化算法执行流程第51-52页
    3.5 虚拟三连杆机械臂二阶段控制器设计第52-58页
        3.5.1 第一阶段控制器设计第53-55页
        3.5.2 第二阶段控制器设计第55-58页
    3.6 仿真实验与结果分析第58-63页
        3.6.1 仿真实验一第58-61页
        3.6.2 仿真实验二第61-63页
    3.7 本章小结第63-65页
第4章 基于混合智能优化算法的二阶段位置控制策略第65-86页
    4.1 引言第65页
    4.2 二阶段位置控制策略第65-67页
        4.2.1 二阶段控制策略构思第65-66页
        4.2.2 各阶段控制目标第66-67页
    4.3 二阶段控制器设计第67-73页
        4.3.1 第一阶段控制器设计第68-71页
        4.3.2 第二阶段控制器设计第71-73页
    4.4 基于混合智能优化算法的连杆目标角度求解第73-78页
        4.4.1 混合智能优化算法设计第73-74页
        4.4.2 混合智能优化算法执行流程第74-78页
    4.5 仿真实验与结果分析第78-84页
        4.5.1 仿真实验一第78-81页
        4.5.2 仿真实验二第81-83页
        4.5.3 仿真实验三第83-84页
    4.6 本章小结第84-86页
第5章 基于系统运动耦合关系的连续控制策略第86-99页
    5.1 引言第86页
    5.2 连续控制策略第86-88页
        5.2.1 连续控制策略构思第86-87页
        5.2.2 运动耦合关系第87-88页
    5.3 连续控制器设计第88-90页
    5.4 连杆目标角度求解及控制器参数求解第90-92页
    5.5 仿真实验与结果分析第92-98页
        5.5.1 仿真实验一第93-98页
        5.5.2 仿真实验二第98页
    5.6 本章小结第98-99页
第6章 平面多连杆欠驱动机械臂的鲁棒控制策略第99-116页
    6.1 引言第99页
    6.2 不确定模型建立与鲁棒控制策略构思第99-102页
        6.2.1 平面多连杆欠驱动机械臂不确定模型建立第100-101页
        6.2.2 鲁棒控制策略构思第101-102页
    6.3 自适应鲁棒控制器设计与模型降阶第102-106页
    6.4 在线目标角度计算与首次位置控制第106-110页
        6.4.1 平面虚拟 Acrobot 角度约束关系第106-108页
        6.4.2 连杆目标角度计算第108-109页
        6.4.3 二阶段位置控制第109-110页
    6.5 在线迭代修正方法第110-111页
    6.6 仿真实验第111-115页
    6.7 本章小结第115-116页
第7章 结论与展望第116-120页
    7.1 结论第116-118页
    7.2 展望第118-120页
致谢第120-121页
参考文献第121-133页

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