| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 本文主要内容与结构编排 | 第14-16页 |
| 第二章 血管介入机器人系统设计 | 第16-23页 |
| 2.1 血管介入机器人的总体设计 | 第16页 |
| 2.2 血管介入机器人系统的机械设计 | 第16-19页 |
| 2.3 血管介入机器人系统的电气设计 | 第19-22页 |
| 2.3.1 驱动电机与其编码器选取分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 控制器与驱动器选取分析 | 第20-21页 |
| 2.3.3 电气系统搭建 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 血管介入机器人系统分析与主从控制方法设计 | 第23-35页 |
| 3.1 血管介入机器人系统分析 | 第23-24页 |
| 3.2 主端操作手选型与分析 | 第24-25页 |
| 3.3 导管运动学分析 | 第25-29页 |
| 3.3.1 导管运动学正解 | 第26-27页 |
| 3.3.2 导管运动学逆解 | 第27-29页 |
| 3.4 主从控制方法设计 | 第29-32页 |
| 3.4.1 开环式增量控制 | 第29-30页 |
| 3.4.2 空间点对点控制 | 第30-31页 |
| 3.4.3 闭环逆雅克比控制 | 第31-32页 |
| 3.4.5 三种控制方法分析 | 第32页 |
| 3.5 控制系统软件设计 | 第32-34页 |
| 3.5.1 主手通讯设计 | 第32-33页 |
| 3.5.2 控制软件人机交互界面设计 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于介入机器人的神经网络PID控制算法研究 | 第35-45页 |
| 4.1 PID控制器 | 第35页 |
| 4.2 神经网络理论 | 第35-37页 |
| 4.2.1 人工神经元模型及其特性 | 第35-36页 |
| 4.2.2 神经网络的拓扑结构 | 第36-37页 |
| 4.3 BP神经网络的定义及其工作原理 | 第37-39页 |
| 4.3.1 BP神经网络的模型及特点 | 第37-38页 |
| 4.3.2 BP神经网络学习算法 | 第38-39页 |
| 4.4 BP神经网络PID控制原理 | 第39-43页 |
| 4.4.1 BP神经网络PID基本结构 | 第40页 |
| 4.4.2 BP神经网络PID参数自整定的实现 | 第40-43页 |
| 4.5 介入机器人BP神经网络PID位置跟踪仿真 | 第43-44页 |
| 4.5.1 介入机器人动力学模型分析 | 第43-44页 |
| 4.5.2 仿真分析 | 第44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 介入机器人系统实验 | 第45-54页 |
| 5.1 实验平台搭建 | 第45-47页 |
| 5.2 介入手术机器人精度实验 | 第47-51页 |
| 5.2.1 推进机构轴向进给精度实验 | 第48-49页 |
| 5.2.2 轴向进给重复定位精度实验 | 第49页 |
| 5.2.3 推进机构旋捻精度实验 | 第49-50页 |
| 5.2.4 推进机构旋捻重复定位精度实验 | 第50-51页 |
| 5.3 仿体实验 | 第51-53页 |
| 5.3.1 力反馈导管制作 | 第51-52页 |
| 5.3.2 仿体推送实验 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |