基于确定学习的机械臂控制与虚拟实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·确定学习理论的发展和涉及领域 | 第12-13页 |
| ·虚拟样机技术的应用及研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 确定学习理论介绍 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·RBF神经网络与持续激励条件 | 第15-16页 |
| ·RBF神经网络 | 第15-16页 |
| ·持续激励条件 | 第16页 |
| ·确定学习机制 | 第16-18页 |
| ·闭环控制系统的确定学习 | 第18-22页 |
| ·简单非线性系统的确定学习 | 第18-19页 |
| ·严格反馈非线性系统的确定学习 | 第19-20页 |
| ·仿射非线性系统的确定学习 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于确定学习的机械臂自适应神经网络控制 | 第23-40页 |
| ·问题描述 | 第23-24页 |
| ·预备知识 | 第24-25页 |
| ·自适应神经网络控制器设计 | 第25-30页 |
| ·稳定性分析 | 第25-28页 |
| ·从控制中学习 | 第28-30页 |
| ·仿真研究 | 第30-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 机械臂虚拟样机建模 | 第40-51页 |
| ·开发环境与开发工具 | 第40-42页 |
| ·ADAMS | 第40页 |
| ·建模环境设置 | 第40-42页 |
| ·机械臂虚拟样机搭建 | 第42-50页 |
| ·机械臂几何建模 | 第42-46页 |
| ·添加约束和驱动 | 第46-47页 |
| ·机械臂虚拟样机导出 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 虚拟仿真系统设计 | 第51-65页 |
| ·总体设计框架 | 第51页 |
| ·S-函数 | 第51-55页 |
| ·S-函数简介 | 第51-52页 |
| ·S-函数使用 | 第52页 |
| ·S-函数的工作原理 | 第52-53页 |
| ·S-函数源文件编写 | 第53-55页 |
| ·C-MEX技术 | 第55-56页 |
| ·C-MEX简介 | 第55页 |
| ·使用C-MEX技术的步骤 | 第55页 |
| ·编写C-MEX文件源代码 | 第55-56页 |
| ·虚拟样机模块实现 | 第56-58页 |
| ·控制器模块实现 | 第58-59页 |
| ·末端参考轨迹模块实现 | 第59-64页 |
| ·机械臂运动学逆解 | 第60-62页 |
| ·空间参考轨迹设计 | 第62-63页 |
| ·参考轨迹模块的实现 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 系统联合仿真 | 第65-76页 |
| ·虚拟仿真系统框架 | 第65-66页 |
| ·三连杆机械臂虚拟仿真 | 第66-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论及展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
