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 |