| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 工业机器人参数辨识国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人工蜂群算法国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 摩擦特性研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 基于模型的控制器 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的工作与内容 | 第15-16页 |
| 第二章 动力学建模与实验设计 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16-18页 |
| 2.2 关节型机器人动力学建模 | 第18-22页 |
| 2.2.1 递推形式的关节型机器人刚体动力学建模 | 第18-20页 |
| 2.2.2 动力学模型线性化与最小惯性参数集 | 第20-22页 |
| 2.3 影响机器人动力学的因素 | 第22-24页 |
| 2.3.1 关节间摩擦 | 第22-23页 |
| 2.3.2 其他因素 | 第23-24页 |
| 2.4 参数化轨迹设计 | 第24-25页 |
| 2.4.1 参数化轨迹选型 | 第24-25页 |
| 2.4.2 有限项傅里叶级数轨迹参数优化 | 第25页 |
| 2.5 数据采集与预处理 | 第25-29页 |
| 2.5.1 关节转角信号预处理 | 第26-27页 |
| 2.5.2 关节力矩信号预处理 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 人工蜂群算法辨识 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 传统辨识方法及其缺陷 | 第30-32页 |
| 3.3 人工蜂群算法简介 | 第32-35页 |
| 3.3.1 人工蜂群算法的生物学背景 | 第32-33页 |
| 3.3.2 算法的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.4 人工蜂群算法的优势 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 关节型机器人动力学模型辨识 | 第38-67页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 人工蜂群算法参数辨识 | 第39-50页 |
| 4.2.1 实验对象 | 第39-40页 |
| 4.2.2 实验设计 | 第40-43页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第43-50页 |
| 4.3 基于Deami-Heimann经验模型的ABC参数辨识 | 第50-63页 |
| 4.3.1 摩擦模型的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.2 Deami-Heimann -1 经验模型 | 第51-57页 |
| 4.3.3 Deami-Heimann-2 经验模型 | 第57-63页 |
| 4.4 基于模型的前馈控制 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 主要工作与总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
