| 摘要I | 第1-5页 |
| AbstractII | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·机器人力/位置控制概述 | 第11-15页 |
| ·自由运动的控制 | 第11-12页 |
| ·受限运动的控制 | 第12-15页 |
| ·智能控制新策略 | 第15-16页 |
| ·选题的意义 | 第16-17页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 预备知识 | 第19-28页 |
| ·数学知识 | 第19-20页 |
| ·控制理论基本概念 | 第20-21页 |
| ·仿真知识 | 第21-23页 |
| ·仿真的概念 | 第21-22页 |
| ·MATLAB语言简介 | 第22-23页 |
| ·机器人的数学模型 | 第23-24页 |
| ·仿真模型的建立 | 第24-25页 |
| ·运动空间的转换 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于模糊神经网络的机器人模糊自适应力／位置控制 | 第28-45页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·T-S型模糊RBF神经网络 | 第29-33页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第29-31页 |
| ·T-S型模糊RBF神经网络 | 第31-33页 |
| ·基于模糊神经网络的机器人模糊自适应控制 | 第33-42页 |
| ·混合控制原理 | 第33-34页 |
| ·控制器设计 | 第34-38页 |
| ·模糊神经网络控制器及其训练 | 第38-39页 |
| ·模糊推理规则的实现 | 第39-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于神经网络的机器人力/位置混合 ／ 控制 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·混合 控制 | 第45-48页 |
| ·基于神经网络的机器人力/位置混合 控制 | 第48-55页 |
| ·问题描述 | 第48-49页 |
| ·混合 控制器设计 | 第49-53页 |
| ·神经网络控制器设计 | 第53-55页 |
| ·仿真研究 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 不确定机器人的力／位置阻抗控制 | 第57-77页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·阻抗控制概念 | 第58-59页 |
| ·阻抗控制原理 | 第59-60页 |
| ·基于模糊神经网络的阻抗控制 | 第60-66页 |
| ·非线性补偿阻抗控制方法 | 第60-61页 |
| ·模糊神经网络补偿阻抗控制方法 | 第61-66页 |
| ·基于阻抗控制的精确力跟踪方法 | 第66-73页 |
| ·面临的困难 | 第66-69页 |
| ·自适应算法 | 第69-72页 |
| ·模糊神经网络算法 | 第72-73页 |
| ·仿真研究 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |