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X-Y数控平台运动摩擦补偿及边缘跟踪力控制研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-31页
   ·数控系统和数控机床发展趋势第12-16页
     ·数控系统发展趋势第12页
     ·数控机床发展趋势第12-14页
     ·我国数控技术及其发展第14-16页
   ·摩擦及摩擦补偿概述第16-24页
     ·摩擦产生的影响第16-19页
     ·摩擦补偿方法第19-24页
   ·力/位置控制概述第24-28页
   ·数控软件开发简述第28页
   ·课题的来源和意义第28-29页
   ·论文结构安排及主要内容第29-31页
第2章 X-Y数控平台数学模型第31-38页
   ·X-Y 数控系统硬件组成第31-32页
   ·伺服进给系统建模第32-33页
   ·力控制系统第33-37页
     ·力控制系统结构第33-34页
     ·力控制系统坐标系第34-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 摩擦特性及摩擦模型第38-48页
   ·摩擦的特性第38-41页
     ·影响摩擦力的因素第38-39页
     ·摩擦的动特性第39-41页
   ·摩擦模型第41-47页
     ·静态模型第41-43页
     ·动态模型第43-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 基于摩擦模型的摩擦补偿研究第48-63页
   ·基于 Backstepping 的自适应模糊摩擦补偿第48-54页
     ·指数摩擦模型与自适应模糊补偿第49-50页
     ·自适应控制器的设计第50-53页
     ·仿真研究第53-54页
   ·基于 RBF 网络的自适应鲁棒摩擦补偿第54-62页
     ·RBF 神经网络概述第55-56页
     ·LuGre 摩擦模型以及基于神经网络的观测器第56-58页
     ·基于 BackStepping 方法的控制器设计第58-61页
     ·仿真研究第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第5章 基于非模型的摩擦补偿研究第63-76页
   ·不确定性X-Y 定位平台鲁棒自适应控制第63-66页
     ·系统数学模型第63-64页
     ·自适应控制器设计第64-66页
     ·仿真研究第66页
   ·自适应模糊摩擦补偿第66-74页
     ·模糊系统概述第67-68页
     ·基于模糊规则的自适应摩擦补偿第68-69页
     ·模糊补偿器第69-70页
     ·模糊控制器及自适应律设计第70-73页
     ·仿真研究第73-74页
   ·本章小结第74-76页
第6章 二维工件边缘跟踪力控制研究第76-98页
   ·基于神经网络补偿的X-Y平台的智能力/位置控制第76-81页
     ·力/位置控制器设计第77-79页
     ·神经网络补偿器的设计第79-80页
     ·仿真研究第80-81页
   ·自适应模糊与 CMAC 并行的力/位置控制第81-86页
     ·CMAC 神经网络第81-83页
     ·控制器设计第83-85页
     ·仿真研究第85-86页
   ·基于模糊CMAC 的X-Y数控平台自适应力控制第86-96页
     ·模糊CMAC 神经网络第87-90页
     ·基于 CMAC 的控制系统设计第90-93页
     ·模糊推理规则的实现第93-95页
     ·仿真研究第95-96页
   ·本章小结第96-98页
第7章 X-Y数控系统控制软件设计第98-114页
   ·数控软件及功能第98-104页
     ·基于 PC 的数控系统第98页
     ·GT-400-SV 运动控制卡第98-100页
     ·数控软件第100-104页
   ·利用神经网络实现非线性复杂曲线直接插补第104-108页
     ·神经网络插补模型第105-106页
     ·神经网络插补模型计算第106-107页
     ·实验及讨论第107-108页
   ·基于MATLAB引擎模糊控制算法实验研究第108-113页
     ·模糊PID控制第108-109页
     ·利用MATLAB 引擎实现模糊控制第109-111页
     ·在程序中实现两种控制器的有效切换第111-113页
   ·本章小结第113-114页
结论第114-116页
参考文献第116-124页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第124-126页
致谢第126-127页
作者简介第127页

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