基于动力学前馈的工业机器人运动控制关键技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关领域研究状况综述 | 第12-21页 |
| 1.3 现有研究存在主要问题 | 第21-22页 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 | 第22-26页 |
| 2 机器人动力学建模及其前馈控制分析 | 第26-41页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 机器人动力学建模 | 第26-36页 |
| 2.3 动力学前馈的控制结构分析与性能仿真 | 第36-40页 |
| 2.4 本章总结 | 第40-41页 |
| 3 基于动力学前馈的机器人自抗扰控制 | 第41-59页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 机器人系统解耦控制 | 第41-44页 |
| 3.3 运动控制器设计及稳定性分析 | 第44-51页 |
| 3.4 控制器参数整定 | 第51-54页 |
| 3.5 控制器性能仿真 | 第54-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 机器人动力学参数辨识 | 第59-74页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 机器人最小惯性参数 | 第59-63页 |
| 4.3 机器人动力学参数辨识 | 第63-68页 |
| 4.4 激励轨迹优化设计与数据处理 | 第68-72页 |
| 4.5 参数辨识结果评估 | 第72-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 5 基于BP神经网络的关节摩擦建模 | 第74-90页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 摩擦力建模方法与参数辨识 | 第74-80页 |
| 5.3 基于BP神经网络的关节摩擦建模 | 第80-84页 |
| 5.4 BP摩擦模型验证实验 | 第84-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 6 基于非线性微分跟踪器的速度估计 | 第90-105页 |
| 6.1 引言 | 第90-91页 |
| 6.2 微分跟踪器设计及稳定性判定 | 第91-95页 |
| 6.3 微分跟踪器系统相平面分析 | 第95-96页 |
| 6.4 基于描述函数法的微分跟踪器参数整定 | 第96-99页 |
| 6.5 微分跟踪器性能仿真分析 | 第99-104页 |
| 6.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 7 机器人控制系统平台搭建及实验研究 | 第105-123页 |
| 7.1 引言 | 第105页 |
| 7.2 机器人控制系统结构与实验平台搭建 | 第105-107页 |
| 7.3 动力学参数辨识实验 | 第107-116页 |
| 7.4 空间圆弧轨迹跟踪实验 | 第116-122页 |
| 7.5 本章小结 | 第122-123页 |
| 8 全文总结与展望 | 第123-127页 |
| 8.1 全文总结 | 第123-125页 |
| 8.2 论文创新点 | 第125页 |
| 8.3 工作展望 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-137页 |
| 附录1 机器人动力学参数辨识结果 | 第137-139页 |
| 附录2 攻读博士学位期间发表的主要成果 | 第139-140页 |
