| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究的历史和现状 | 第10-12页 |
| ·机械手研究的国内外发展现状 | 第10页 |
| ·机械手的智能控制发展现状 | 第10-11页 |
| ·模糊神经网络的发展现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的工作安排 | 第13-14页 |
| 第二章 机械手的动力学模型 | 第14-19页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·机械手的动力学模型 | 第14-18页 |
| ·机械手动力学模型的特性 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 T-S 模型的模糊神经网络 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·模糊神经网络 | 第19-20页 |
| ·T-S 模型的模糊神经网络 | 第20-26页 |
| ·模糊系统的T-S 模型 | 第20-22页 |
| ·T-S 型模糊神经网络的模型 | 第22-26页 |
| ·改进误差补偿的T-S 模型的模糊神经网络 | 第26-29页 |
| ·误差补偿的T-S 模型的模糊神经网络 | 第26-27页 |
| ·改进误差补偿的T-S 模型模糊神经网络 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 T-S 模型的模糊神经网络学习算法 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·BP 学习算法 | 第30-33页 |
| ·BP 算法的原理 | 第30-31页 |
| ·动量-自适应BP 算法 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第33-39页 |
| ·遗传算法的构成 | 第34-37页 |
| ·遗传算法的优点 | 第37-38页 |
| ·自适应遗传算法 | 第38-39页 |
| ·改进的自适应遗传算法与动量-自适应BP 算法的融合 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 机械手轨迹跟踪控制的仿真研究 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·机械手轨迹跟踪控制方案 | 第42页 |
| ·机械手的仿真模型 | 第42-43页 |
| ·改进的T-S 型模糊神经网络结构及参数 | 第43-44页 |
| ·仿真实验 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表文章目录 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 详细摘要 | 第57-63页 |