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滑模变结构控制方法在机器人轨迹跟踪中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·课题的研究目的和意义第11页
   ·机器人轨迹跟踪控制的常用方法第11-13页
     ·传统控制方法第11-12页
     ·智能控制算法及混合控制算法第12-13页
   ·滑模变结构控制理论综述第13-17页
     ·滑模变结构控制系统的基本问题介绍第13-14页
     ·滑模面设计第14-15页
     ·滑模变结构控制系统的抖振问题第15-17页
   ·反演控制方法综述第17页
   ·本文主要研究内容第17-19页
第二章 机器人滑模变结构控制第19-31页
   ·问题描述第19-22页
     ·传统滑模控制器设计第19-21页
     ·稳定性分析及可达性条件分析第21-22页
   ·干扰观测器设计第22页
   ·仿真实例第22-26页
   ·一种新型时滞滑模面的应用第26-29页
     ·问题描述第26-27页
     ·时滞滑模控制器的设计第27页
     ·稳定性分析第27-28页
     ·仿真实例第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 多关节机器人反演滑模控制第31-41页
   ·引言第31页
   ·传统反演控制器的设计第31-34页
     ·问题描述第31页
     ·稳定性分析第31-33页
     ·仿真实例第33-34页
   ·动力学系统参数寻优第34-37页
     ·问题描述第35页
     ·利用单纯形法进行控制器参数寻优第35-36页
     ·仿真实例第36-37页
   ·多关节机器人的反演滑模控制器设计第37-40页
     ·问题描述第37页
     ·反演滑模控制器设计及稳定性分析第37-39页
     ·仿真实例第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于状态观测器的机器人轨迹跟踪滑模变结构控制第41-55页
   ·引言第41-42页
   ·多关节机器人系统龙伯格型状态观测器的设计第42-45页
     ·问题描述第42-43页
     ·状态观测器的设计及稳定性分析第43-44页
     ·仿真实例第44-45页
   ·一类非线性系统神经网络观测器的设计第45-52页
     ·问题描述第46页
     ·神经网络状态观测器的设计第46-47页
     ·稳定性分析第47-49页
     ·系统的收敛性分析第49-50页
     ·仿真实例第50-52页
   ·基于神经网络观测器的二关节机器人滑模变结构控制第52-53页
   ·本章小结第53-55页
第五章 一种抑制滑模抖振的方法研究第55-63页
   ·引言第55页
   ·问题描述第55-61页
     ·基于神经网络的切换增益估计第56-57页
     ·反演滑模控制器的设计第57-59页
     ·稳定性分析第59-61页
   ·仿真实例第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 机器人多模型反演滑模控制第63-68页
   ·引言第63页
   ·多模型控制第63-65页
     ·多模型控制的检测部分第63-64页
     ·多模型控制的控制部分第64-65页
   ·仿真实例第65-67页
   ·本章小结第67-68页
结论第68-69页
发表文章目录第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
详细摘要第77-82页

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