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自行车机器人非线性系统的控制及实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-22页
   ·引言第11页
   ·自行车机器人的研究现状及发展第11-14页
   ·欠驱动系统的概述第14-16页
     ·欠驱动系统的定义与分类第14-15页
     ·欠驱动系统的研究目的和意义第15-16页
   ·欠驱动非线性系统的控制算法研究第16-19页
   ·变结构控制理论的产生与发展第19-20页
   ·本论文的研究内容第20-22页
第2章 自行车机器人SISO非线性系统动力学建模与控制第22-35页
   ·引言第22-24页
   ·自行车机器人的运动分析第24-25页
   ·基于拉格朗日方法建立自行车机器人SISO的动力学方程第25-27页
   ·自行车机器人SISO非线性系统的近似线性化控制第27-34页
     ·近似线性化模型第27-30页
     ·最优二次型控制器设计第30-31页
     ·仿真实验第31-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 自行车机器人SISO非线性系统的滑模控制第35-55页
   ·自行车机器人系统的结构特性第35-38页
     ·非完整约束第36-38页
   ·滑模变结构控制第38-43页
     ·滑模变结构的控制原理第38-39页
     ·滑模变结构控制的定义第39-41页
     ·变结构控制系统的设计第41-43页
   ·自行车机器人系统的串级滑模控制第43-47页
     ·自行车机器人非线性系统方程第43-44页
     ·串级滑模控制器的结构设计第44-46页
     ·串级滑模控制的仿真实验结果分析第46-47页
   ·自行车机器人系统的稳定滑模控制第47-50页
     ·稳定滑模控制器的结构设计第47-49页
     ·稳定滑模控制的仿真实验结果分析第49-50页
   ·自行车机器人系统的分层滑模控制第50-54页
     ·分层滑模控制器的结构设计第50-52页
     ·分层滑模控制的仿真实验结果分析第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第4章 自行车机器人的系统辨识第55-75页
   ·引言第55-56页
   ·基于ARX模型的系统辨识第56-62页
     ·ARX模型结构第56-57页
     ·数据预处理和模型的建立第57-59页
     ·基于ARX模型的系统辩识仿真第59-62页
   ·基于ANFIS模糊神经网络的系统辨识第62-74页
     ·T-S模型第62-63页
     ·自适应神经模糊推理系统((Adpative-Network-based Fuzzy InferenceSystems,ANFIS)基本概念第63-65页
     ·基于ANFIS模型的系统辨识仿真第65-69页
     ·基于ANFIS模型的可视化系统辨识仿真第69-73页
     ·两种辨识结果的比较第73-74页
   ·本章总结第74-75页
第5章 自行车机器人控制工程第75-107页
   ·自行车机器人控制系统的硬件设计总体框图第75-76页
   ·基于ARM9嵌入式平台的数据采集与控制系统设计第76-84页
     ·微处理器的选择第77页
     ·测量车体横滚角度的陀螺仪工作原理第77-80页
     ·车把转角电位器的工作原理第80-81页
     ·转动车把的执行电机性能分析第81-84页
   ·ARM9数字控制器的开发环境及开发流程第84-89页
     ·嵌入式系统开发环境第84-86页
     ·配置网络文件系统NFS服务第86-88页
     ·ARM Linux系统开发流程第88-89页
   ·自行车机器人系统的数据采集及控制实验第89-105页
     ·驱动程序设计第89-94页
     ·数据采集系统软件的设计及实现第94-100页
     ·基于自行车机器人单输入单输出动力学模型的控制实验第100-105页
   ·本章总结第105-107页
第6章 总结和展望第107-109页
   ·全文总结第107-108页
   ·研究展望第108-109页
参考文献第109-116页
附录第116-119页
致谢第119-120页
作者攻读博士学位期间以第一作者发表的学术论文第120页

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