Steward平台的PIDNN控制
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题背景 | 第11-16页 |
| ·并联机器人的特点 | 第12-15页 |
| ·并联机器人的控制策略 | 第15-16页 |
| ·并联机器人的应用及国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·并联机器人控制领域存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第20页 |
| ·论文研究的难点 | 第20-21页 |
| 第2章 Steward 平台轨迹规划及模型的建立 | 第21-30页 |
| ·Steward 平台的参数 | 第21-22页 |
| ·Steward 平台的轨迹规划 | 第22-24页 |
| ·Steward 平台的控制框图 | 第24-26页 |
| ·六自由度并联机器人单通道的传递函数分析 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 神经网络和PID 控制原理 | 第30-49页 |
| ·PID 控制原理 | 第30-36页 |
| ·模拟PID 控制器 | 第30-33页 |
| ·数字PID 控制器 | 第33-35页 |
| ·PID 控制器参数的调整方法 | 第35页 |
| ·Steward 平台轨迹规划的PID 控制图 | 第35-36页 |
| ·神经网络的控制算法 | 第36-48页 |
| ·人工神经网络 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第37-38页 |
| ·BP 网络及其相关理论 | 第38-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 神经网络PID 控制算法的研究 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·神经网络和PID 控制相结合的研究现状 | 第50-55页 |
| ·采用神经元网络确定PID 参数 | 第51-54页 |
| ·单神经元结构PID 控制器 | 第54-55页 |
| ·PIDNN 控制算法 | 第55-63页 |
| ·PIDNN 的结构形式 | 第55-56页 |
| ·PIDNN 的特点 | 第56-57页 |
| ·PIDNN 算法的研究 | 第57-60页 |
| ·PIDNN 单变量控制系统的稳定性分析 | 第60-62页 |
| ·PIDNN 的Simulik 仿真及其结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 Steward 平台轨迹控制的实验研究 | 第64-72页 |
| ·实验总体方案 | 第64页 |
| ·实验系统介绍及实验过程 | 第64-70页 |
| ·实验平台 | 第65-66页 |
| ·液压系统 | 第66-67页 |
| ·计算机控制系统 | 第67-69页 |
| ·实验步骤 | 第69-70页 |
| ·实验结果分析与对比 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 附录 常用积分型性能指标 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
