| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 上肢康复机器人国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外上肢康复机器人运动控制研究现状 | 第17-25页 |
| 1.3.1 研究中存在的问题 | 第17-19页 |
| 1.3.2 经典控制方法 | 第19-20页 |
| 1.3.3 智能控制方法 | 第20-22页 |
| 1.3.4 增强学习方法 | 第22-24页 |
| 1.3.5 其他控制方法应用 | 第24-25页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第25-28页 |
| 1.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第2章 上肢康复机器人的运动控制问题及改进的自适应评价增强学习算法 | 第29-49页 |
| 2.1 引言 | 第29-31页 |
| 2.2 系统模型及性质 | 第31-32页 |
| 2.3 上肢康复机器人的运动控制问题 | 第32-33页 |
| 2.4 康复机器人运动控制技术难点 | 第33-37页 |
| 2.4.1 运动控制技术难点 | 第33-34页 |
| 2.4.2 自适应评价增强学习算法在运动控制中的应用难点 | 第34-37页 |
| 2.5 模糊执行-神经评价监督增强学习控制 | 第37-41页 |
| 2.5.1 监督控制器 | 第37-38页 |
| 2.5.2 模糊逻辑执行器 | 第38-39页 |
| 2.5.3 神经网络评价器 | 第39-41页 |
| 2.6 稳定性分析 | 第41-42页 |
| 2.7 仿真实例 | 第42-48页 |
| 2.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 具有不确定性因素的上肢康复机器人鲁棒跟踪控制 | 第49-67页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 系统模型及性质 | 第50-52页 |
| 3.3 控制目标 | 第52页 |
| 3.4 控制器设计 | 第52-58页 |
| 3.4.1 模糊逻辑执行器 | 第53-56页 |
| 3.4.2 模糊逻辑评价器 | 第56-58页 |
| 3.5 稳定性分析 | 第58-60页 |
| 3.6 仿真实例 | 第60-66页 |
| 3.6.1 被动运动模式下的轨迹跟踪 | 第60-63页 |
| 3.6.2 主动抗阻训练模式下的轨迹跟踪 | 第63-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 上肢康复机器人自适应评价逆最优混合控制 | 第67-91页 |
| 4.1 引言 | 第67-69页 |
| 4.2 问题描述 | 第69-71页 |
| 4.3 控制目标 | 第71-72页 |
| 4.4 控制器设计 | 第72-76页 |
| 4.4.1 神经网络执行器 | 第72-75页 |
| 4.4.2 神经网络评价器 | 第75-76页 |
| 4.5 稳定性分析 | 第76-79页 |
| 4.6 优化分析 | 第79-81页 |
| 4.7 实验与仿真 | 第81-89页 |
| 4.7.1 仿真 | 第81-86页 |
| 4.7.2 应用实例 | 第86-89页 |
| 4.8 本章小结 | 第89-91页 |
| 第5章 基于动态观测器的上肢康复机器人鲁棒最优跟踪控制 | 第91-113页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 系统模型 | 第92-93页 |
| 5.3 控制目标及问题描述 | 第93-94页 |
| 5.4 控制器设计 | 第94-101页 |
| 5.4.1 鲁棒神经-模糊执行器 | 第95-97页 |
| 5.4.2 鲁棒神经-模糊评价器 | 第97-98页 |
| 5.4.3 鲁棒动态神经-模糊观测器 | 第98-101页 |
| 5.5 稳定性分析 | 第101-104页 |
| 5.6 优化分析 | 第104-106页 |
| 5.7 仿真实验 | 第106-111页 |
| 5.7.1 存在常干扰时的轨迹跟踪 | 第107-108页 |
| 5.7.2 存在时变干扰时的轨迹跟踪 | 第108-111页 |
| 5.8 本章小结 | 第111-113页 |
| 第6章 基于控制器切换的上肢康复机器人鲁棒最优跟踪控制及实验研究 | 第113-147页 |
| 6.1 引言 | 第113-114页 |
| 6.2 混杂系统模型及问题描述 | 第114-117页 |
| 6.3 控制目标 | 第117-118页 |
| 6.4 控制器设计 | 第118-122页 |
| 6.4.1 多神经网络执行器 | 第118-121页 |
| 6.4.2 多神经网络评价器 | 第121-122页 |
| 6.5 稳定性分析 | 第122-126页 |
| 6.6 优化分析 | 第126-128页 |
| 6.7 仿真实例 | 第128-137页 |
| 6.8 实际实验验证 | 第137-146页 |
| 6.8.1 实验系统 | 第138-140页 |
| 6.8.2 实验控制系统 | 第140页 |
| 6.8.3 实验内容 | 第140-141页 |
| 6.8.4 实验过程 | 第141-142页 |
| 6.8.5 实验结果与讨论 | 第142-146页 |
| 6.9 本章小结 | 第146-147页 |
| 结论与展望 | 第147-151页 |
| 参考文献 | 第151-171页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第171-173页 |
| 致谢 | 第173-175页 |
| 作者简介 | 第175页 |
