| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-32页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第12页 |
| ·六自由度并联平台的结构特点和应用 | 第12-20页 |
| ·六自由度并联平台的结构特点 | 第13-15页 |
| ·六自由度并联平台的应用 | 第15-20页 |
| ·六自由度并联平台的研究现状 | 第20-30页 |
| ·运动学 | 第20-24页 |
| ·动力学 | 第24-26页 |
| ·驱动方式 | 第26-27页 |
| ·控制策略 | 第27-30页 |
| ·论文主要研究内容 | 第30-32页 |
| 第2章 六自由度并联平台系统建模 | 第32-55页 |
| ·六自由度并联平台机构概述及结构参数和技术要求 | 第32-38页 |
| ·平台机构概述 | 第32-36页 |
| ·平台结构参数和技术要求 | 第36-38页 |
| ·六自由度并联平台动力学建模 | 第38-46页 |
| ·机械系统动力学建模理论 | 第38-40页 |
| ·平台动力学建模 | 第40-46页 |
| ·液压伺服系统建模 | 第46-53页 |
| ·液压缸 | 第47-52页 |
| ·电液伺服阀 | 第52页 |
| ·液压伺服系统 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第3章 基于空间收缩粒子群优化算法的神经网络位置正解 | 第55-83页 |
| ·神经网络法与Newton-Raphson迭代法相结合的位置正解 | 第56-61页 |
| ·基于比例再生空间收缩粒子群优化算法的神经网络 | 第61-78页 |
| ·粒子群算法 | 第62-66页 |
| ·空间收缩算法 | 第66页 |
| ·基于比例再生空间收缩粒子群优化算法 | 第66-69页 |
| ·算法性能仿真研究 | 第69-76页 |
| ·基于粒子群优化算法的神经网络 | 第76-78页 |
| ·位置正解求解实例 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制 | 第83-107页 |
| ·六自由度并联平台负载耦合分析 | 第84-85页 |
| ·基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制器设计 | 第85-103页 |
| ·鲁棒内回路控制器设计 | 第86-90页 |
| ·位置闭环控制器设计 | 第90页 |
| ·零相位误差跟踪控制器设计 | 第90-93页 |
| ·动态模糊神经网络补偿器设计 | 第93-103页 |
| ·仿真研究 | 第103-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第5章 基于逆向力补偿的并联平台鲁棒跟踪控制 | 第107-123页 |
| ·逆向力补偿控制 | 第108-112页 |
| ·逆向力补偿控制器设计 | 第108-110页 |
| ·建模误差和外界干扰对跟踪性能的影响 | 第110-112页 |
| ·基于逆向力补偿的鲁棒跟踪控制器设计 | 第112-119页 |
| ·系统设计指标 | 第113-114页 |
| ·鲁棒控制器设计 | 第114-116页 |
| ·系统稳定性能分析 | 第116-118页 |
| ·系统抑制干扰性能分析 | 第118-119页 |
| ·仿真研究 | 第119-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-142页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144页 |