| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 外骨骼机器人研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 阻抗控制概述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 非线性系统的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 受限机械系统的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 理论基础与先验知识 | 第19-26页 |
| 2.1 数学知识 | 第19-20页 |
| 2.2 Lyapunov稳定性理论 | 第20-22页 |
| 2.3 RBF神经网络 | 第22-24页 |
| 2.4 BarrierLyapunovFunction | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 实验平台及运动学与动力学分析 | 第26-36页 |
| 3.1 双臂外骨骼机器人实验平台 | 第26-28页 |
| 3.2 双臂外骨骼机器人运动学 | 第28-32页 |
| 3.2.1 D-H法描述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 双臂外骨骼机器人D-H参数以及末端位置描述 | 第30-32页 |
| 3.3 双臂外骨骼机器人雅可比矩阵 | 第32-33页 |
| 3.4 双臂外骨骼机器人动力学 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于双臂外骨骼机器人的力与阻抗自适应控制 | 第36-56页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 sEMG信号的特点、采集与处理 | 第37-39页 |
| 4.2.1 sEMG信号的特点及噪声 | 第37-38页 |
| 4.2.2 sEMG信号的采集与处理 | 第38-39页 |
| 4.3 人手笛卡尔刚度模型 | 第39-43页 |
| 4.3.1 刚度矩阵转换 | 第39-40页 |
| 4.3.2 末端笛卡尔刚度降维表示 | 第40-41页 |
| 4.3.3 人手末端刚度估计 | 第41-43页 |
| 4.4 控制器设计 | 第43-47页 |
| 4.4.1 刚度观测器 | 第43-44页 |
| 4.4.2 控制器算法设计 | 第44-47页 |
| 4.5 实验设计 | 第47-52页 |
| 4.5.1 刚度模型参数辨识实验 | 第48-49页 |
| 4.5.2 自适应阻抗控制实验 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-56页 |
| 第五章 基于干扰观测器的自适应神经网络控制 | 第56-73页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 系统及问题描述 | 第57-59页 |
| 5.3 控制器设计 | 第59-65页 |
| 5.4 仿真验证 | 第65-70页 |
| 5.5 实验验证 | 第70-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 附录1 上肢外骨骼机器人动力学模型参数 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88页 |