| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·六自由度并联机器人机构与智能控制算法概述 | 第8-11页 |
| ·并联机器人的应用及国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·控制领域尚待研究的问题 | 第13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13页 |
| ·论文研究的重点和难点 | 第13-15页 |
| 2 并联机器人数学建模分析 | 第15-23页 |
| ·六自由度并联机器人机构 | 第15-16页 |
| ·六自由度并联机器人的控制策略 | 第16-17页 |
| ·六自由度并联机器人单通道的传递函数分析 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 神经PID控制在并联机器人中的应用 | 第23-31页 |
| ·PID控制算法简介 | 第23-24页 |
| ·神经网络 | 第24-27页 |
| ·人工神经元 | 第24-26页 |
| ·BP网络 | 第26-27页 |
| ·神经PID控制 | 第27-29页 |
| ·并联机器人的神经PID控制分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 模糊神经网络控制 | 第31-46页 |
| ·模糊控制 | 第31-40页 |
| ·模糊控制的发展和应用状况 | 第31-32页 |
| ·模糊控制的数学基础 | 第32页 |
| ·模糊控制系统的组成 | 第32-33页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第33-34页 |
| ·模糊控制的工作原理 | 第34-38页 |
| ·两种常用的模糊模型 | 第38-40页 |
| ·模糊神经网络 | 第40-41页 |
| ·自适应神经模糊推理系统(ANFIS) | 第41-44页 |
| ·ANFIS结构 | 第42-44页 |
| ·ANFIS控制器的设计步骤 | 第44页 |
| ·并联机器人的神经模糊控制分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 并联机器人控制的仿真 | 第46-64页 |
| ·仿真工具介绍 | 第46-47页 |
| ·MATLAB环境下的PID控制仿真 | 第47-48页 |
| ·传统PID控制的仿真框图 | 第47-48页 |
| ·神经PID控制仿真程序流程图 | 第48页 |
| ·SIMULINK构造的模糊控制器模型 | 第48-53页 |
| ·用MATLAB工具箱构造FIS模糊控制器 | 第49-52页 |
| ·并联机器人模糊控制仿真框图与程序调用 | 第52-53页 |
| ·ANFIS神经模糊自适应控制 | 第53-56页 |
| ·ANFIS图形界面编辑器 | 第53-54页 |
| ·仿真数据的导入与控制框图 | 第54-56页 |
| ·仿真结果分析 | 第56-63页 |
| ·传统PID控制、神经网络PID控制和模糊控制对阶跃信号仿真效果比较 | 第56-57页 |
| ·ANFIS神经模糊自适应控制器对模糊控制仿真效果比较 | 第57-60页 |
| ·ANFIS神经模糊自适应控制器排除干扰效果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·需要进一步完善的工作 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |