基于神经网络的机械手控制系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·工业机器人发展概述 | 第7-8页 |
| ·工业机器人控制技术 | 第8-11页 |
| ·机械手动态控制系统 | 第9页 |
| ·常见的现代控制方法 | 第9-11页 |
| ·工业机器人的轨迹规划问题 | 第11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 机械手运动学方程以及动力学模型构建 | 第13-25页 |
| ·刚体模型的空间描述 | 第13-17页 |
| ·刚体的位姿 | 第13-14页 |
| ·坐标变换 | 第14-17页 |
| ·机械手运动学方程描述 | 第17-18页 |
| ·连杆参数以及连杆坐标系 | 第17-18页 |
| ·连杆变换和运动学方程 | 第18页 |
| ·操作臂的雅可比矩阵 | 第18-19页 |
| ·机械手的动力学模型的构建 | 第19-24页 |
| ·拉格朗日动力学方程推导方法 | 第20-23页 |
| ·仿真2R 机械手的动力学方程实例 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于神经网络的机械手逆运动学求解问题 | 第25-43页 |
| ·神经网络理论 | 第25-31页 |
| ·神经元模型以及网络结构 | 第25-27页 |
| ·网络的训练过程 | 第27-28页 |
| ·学习算法 | 第28-31页 |
| ·混合学习算法的设计过程 | 第31-35页 |
| ·遗传算法 | 第31-34页 |
| ·混合算法设计思想 | 第34-35页 |
| ·基于神经网络的机械手逆运动学求解 | 第35-40页 |
| ·逆运动学神经网络求解方案 | 第35-36页 |
| ·基于混合算法的网络参数具体优化方案 | 第36-40页 |
| ·具体仿真算例 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制 | 第43-59页 |
| ·模糊控制理论 | 第43-45页 |
| ·模糊RBF 神经网络 | 第45-48页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第45-46页 |
| ·模糊RBF 网络结构 | 第46-47页 |
| ·训练算法的实现 | 第47-48页 |
| ·计算力矩加模糊RBF 网络补偿控制方案 | 第48-54页 |
| ·控制方案的设计 | 第48-49页 |
| ·控制器稳定性分析 | 第49-51页 |
| ·仿真验证 | 第51-54页 |
| ·基于FCMAC 神经网络的机械手智能控制 | 第54-58页 |
| ·模糊CMAC 网络结构及学习算法 | 第54-56页 |
| ·FCMAC 的机械手智能控制策略 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
