| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-28页 |
| 2.1 主要技术引理和主要定义 | 第17页 |
| 2.2 拟合技术 | 第17-18页 |
| 2.3 机器人模型 | 第18-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 机器人系统的自适应神经网络控制设计 | 第28-44页 |
| 3.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 3.1.1 系统动力学模型 | 第28页 |
| 3.1.2 控制目标 | 第28-29页 |
| 3.2 自适应神经网络控制设计 | 第29-43页 |
| 3.2.1 基于全状态反馈的控制器设计 | 第29-33页 |
| 3.2.2 基于输出反馈的控制器设计 | 第33-35页 |
| 3.2.3 数字仿真 | 第35-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 带死区的机器人系统的自适应神经网络控制设计 | 第44-61页 |
| 4.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第44页 |
| 4.1.2 控制目标与假设 | 第44-45页 |
| 4.2 自适应神经网络控制器设计 | 第45-60页 |
| 4.2.1 基于全状态反馈的控制器设计 | 第45-49页 |
| 4.2.2 基于输出反馈的控制器设计 | 第49-52页 |
| 4.2.3 数字仿真 | 第52-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 带输入饱和的机器人系统的自适应神经网络控制设计 | 第61-77页 |
| 5.1 问题描述 | 第61-62页 |
| 5.1.1 系统模型 | 第61页 |
| 5.1.2 控制目标与假设 | 第61-62页 |
| 5.2 自适应神经网络控制设计 | 第62-76页 |
| 5.2.1 基于全状态反馈的控制器设计 | 第62-66页 |
| 5.2.2 基于输出反馈的控制器设计 | 第66-69页 |
| 5.2.3 数字仿真 | 第69-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 带输出受限的机器人系统的自适应神经网络控制设计 | 第77-92页 |
| 6.1 问题描述 | 第77-78页 |
| 6.1.1 系统模型 | 第77页 |
| 6.1.2 控制目标与假设 | 第77-78页 |
| 6.2 自适应神经网络控制设计 | 第78-91页 |
| 6.2.1 基于全状态反馈的控制器设计 | 第78-81页 |
| 6.2.2 基于输出反馈的控制器设计 | 第81-84页 |
| 6.2.3 数字仿真 | 第84-91页 |
| 6.3 本章小结 | 第91-92页 |
| 第七章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 7.1 全文总结 | 第92页 |
| 7.2 展望 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-100页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第100-101页 |
