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飞机表面清洗机械臂的协调控制方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-15页
        1.2.1 飞机表面清洗发展现状第9-13页
        1.2.2 移动机械臂的控制方法现状第13-14页
        1.2.3 移动机械臂的控制算法研究概况第14-15页
    1.3 课题研究内容第15-16页
第二章 飞机表面清洗机械臂的需求与结构分析第16-25页
    2.1 飞机表面清洗机械臂功能需求第16-17页
        2.1.1 基本运动需求第16页
        2.1.2 精确控制需求第16-17页
        2.1.3 防碰撞系统第17页
        2.1.4 末端清洗滚刷位置精确控制第17页
    2.2 飞机表面清洗机械臂结构分析第17-21页
        2.2.1 机械臂结构分析第17页
        2.2.2 机械臂关节传动分析第17-19页
        2.2.3 移动底座结构第19-20页
        2.2.4 试验样机设计与制作第20-21页
    2.3 运动学分析第21-24页
        2.3.1 移动清洗机械臂正运动学分析第21-23页
        2.3.2 移动清洗机械臂逆运动学分析第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于清洗作业的飞机表面清洗机械臂的协调控制第25-43页
    3.1 飞机表面清洗机械臂运动控制系统第25-32页
        3.1.1 清洗机械臂基本运动控制系统构成第25-26页
        3.1.2 移动平台基本运动控制系统构成第26页
        3.1.3 清洗机械臂实验平台控制硬件搭建第26-27页
        3.1.4 直流伺服电机PID控制第27-29页
        3.1.5 基本运动控制系统设计第29-32页
    3.2 基于清洗作业的飞机表面清洗机械臂的协调控制第32-42页
        3.2.1 飞机表面清洗机械臂协调控制器基本结构第33-34页
        3.2.2 基于罗盘和里程计融合信息的清洗机构自定位方法第34-37页
        3.2.3 移动平台与机械臂的协调控制方法第37-40页
        3.2.4 基于激光测距传感器的机构避障方法第40-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第四章 基于RBF神经网络的机械臂末端自适应协调控制方法第43-52页
    4.1 神经网络控制第43-45页
        4.1.1 人工神经元模型第43-44页
        4.1.2 RBF神经网络第44-45页
    4.2 清洗机械臂末端轨迹自适应RBF神经网络控制设计第45-49页
        4.2.1 清洗机械臂末端关节角位置及工作空间坐标转换第45-46页
        4.2.2 RBF神经网络建模第46-48页
        4.2.3 自适应控制器设计第48页
        4.2.4 实验仿真第48-49页
    4.3 本章小结第49-52页
第五章 结论第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
攻读学位期间发表的学术论文第58页

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