滑模变结构控制策略在机器人控制中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·世界机器人技术发展简况 | 第11-13页 |
| ·机器人学研究的意义 | 第13-14页 |
| ·机器人鲁棒控制理论的发展 | 第14-16页 |
| ·滑模变结构控制概述 | 第16-21页 |
| ·滑模变结构控制的主要特点 | 第16-18页 |
| ·抖振现象 | 第18-21页 |
| ·本论文研究的内容、目的和意义 | 第21-23页 |
| ·课题主要研究内容 | 第21页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第21-23页 |
| 第2章 基础知识 | 第23-30页 |
| ·控制中的数学理论 | 第23-26页 |
| ·机器人的数学模型和动力特性 | 第26-29页 |
| ·机器人的数学模型 | 第26-28页 |
| ·机器人的动力学特性 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于一类新型趋近律的机器人滑模控制 | 第30-40页 |
| ·滑模变结构控制的基本原理 | 第30-36页 |
| ·滑模变结构控制的定义 | 第30-33页 |
| ·滑模变结构控制的动态品质 | 第33-34页 |
| ·等效控制及滑模运动 | 第34-36页 |
| ·基于贝努利快速趋近律的一类不确定机器人滑模控制 | 第36-39页 |
| ·控制系统设计 | 第36-37页 |
| ·系统的稳定性分析 | 第37-38页 |
| ·模型仿真与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 不确定机器人的模糊-神经滑模控制 | 第40-56页 |
| ·神经网络控制与RBF 神经网络 | 第40-43页 |
| ·神经网络控制的基本原理 | 第40-41页 |
| ·RBF 神经网络的结构及函数估计 | 第41-43页 |
| ·机器人的神经网络滑模控制 | 第43-47页 |
| ·神经网络补偿控制器的设计 | 第44-46页 |
| ·模型仿真与分析 | 第46-47页 |
| ·不确定机器人的模糊滑模变结构控制 | 第47-55页 |
| ·一般模糊控制系统的组成和基本原理 | 第47-48页 |
| ·模糊控制中的几个基本运算操作 | 第48-49页 |
| ·不确定机器人的一类模糊滑模变结构控制 | 第49-51页 |
| ·模糊控制系统输出确定控制律参数 | 第51-52页 |
| ·模型仿真与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 不确定机器人的全程滑模控制 | 第56-63页 |
| ·机器人滑模控制系统的设计 | 第56-57页 |
| ·全程滑模控制器的设计 | 第57-61页 |
| ·全程滑模因子 | 第57-58页 |
| ·全程滑模面的设计 | 第58-59页 |
| ·全程滑模控制稳定性分析 | 第59-60页 |
| ·不确定部分的补偿控制器设计 | 第60页 |
| ·模型仿真与分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
