| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·机器人学概述 | 第9-12页 |
| ·机器人的定义 | 第9-10页 |
| ·机器人学的发展 | 第10-12页 |
| ·机器人控制理论 | 第12-18页 |
| ·机器人系统构成 | 第12-13页 |
| ·机器人控制基础 | 第13-16页 |
| ·机器人智能控制 | 第16-18页 |
| ·课题研究意义及主要内容 | 第18-21页 |
| ·课题的研究意义 | 第18-19页 |
| ·主要内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 预备知识 | 第21-32页 |
| ·数学知识 | 第21-23页 |
| ·数学基础 | 第21-22页 |
| ·饱和型函数简介 | 第22-23页 |
| ·控制理论基础知识 | 第23-29页 |
| ·基本定理 | 第23-25页 |
| ·滑模变结构控制基础知识 | 第25-29页 |
| ·机器人仿真模型及其结构特性 | 第29-31页 |
| ·仿真模型的建立 | 第29-30页 |
| ·机器人的动力学特性 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于饱和函数的机器人自适应滑模控制 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·机器人滑模控制器的设计 | 第32-34页 |
| ·基于饱和函数的自适应滑模控制器的设计 | 第34-40页 |
| ·相关知识描述 | 第34-35页 |
| ·基于饱和函数的滑动面设计 | 第35-36页 |
| ·基于饱和函数的自适应滑模控制和稳定性分析 | 第36-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于RBF 神经网络的机器人滑模控制 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·鲁棒自适应神经网络滑模控制 | 第42-46页 |
| ·机器人鲁棒自适应控制 | 第43-44页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第44-46页 |
| ·问题描述 | 第46-47页 |
| ·控制器的设计 | 第47-51页 |
| ·名义模型控制律设计 | 第47-48页 |
| ·滑模补偿控制器设计 | 第48-50页 |
| ·仿真试验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于李亚普诺夫递推法的机器人自适应动态滑模控制 | 第52-62页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·反演(Backstepping)系统设计 | 第52-55页 |
| ·Backstepping 定义与设计原理 | 第52-53页 |
| ·简单的Backstepping 的系统设计 | 第53-55页 |
| ·动态滑模控制器的设计 | 第55-57页 |
| ·动态滑模控制概述 | 第55页 |
| ·动态滑模控制设计原理 | 第55-57页 |
| ·基于反演设计的机器人自适应动态滑模控制 | 第57-61页 |
| ·控制系统的设计 | 第57-60页 |
| ·仿真试验 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |