致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-11页 |
目录 | 第11-15页 |
第一章 绪论 | 第15-29页 |
·机器人概述 | 第15-18页 |
·机器人故障诊断研究的意义 | 第18-19页 |
·移动机器人故障诊断的研究进展 | 第19-27页 |
·故障诊断的基本概念与定义 | 第19-20页 |
·研究历史与现状 | 第20-22页 |
·研究范围及内容 | 第22-24页 |
·故障诊断方法 | 第24-27页 |
·本文内容和结构 | 第27-29页 |
第二章 基于支持向量机的机器人故障诊断 | 第29-53页 |
·引言 | 第29-30页 |
·小波变换与支持向量机 | 第30-38页 |
·小波变换降噪 | 第30-31页 |
·支持向量机 | 第31-38页 |
·基于网格搜索与交叉验证的SVM参数优化算法 | 第38-39页 |
·支持向量机特征提取 | 第39-50页 |
·基于模糊控制的机器人漫游策略 | 第39-42页 |
·正常状态与故障状态下机器人的运行数据 | 第42-47页 |
·特征向量提取 | 第47-48页 |
·实验结果 | 第48-50页 |
·讨论与比较 | 第50-51页 |
·讨论 | 第50页 |
·与其他方法的比较 | 第50-51页 |
·结论 | 第51-53页 |
第三章 基于核模糊聚类的并发故障诊断 | 第53-71页 |
·引言 | 第53-54页 |
·移动机器人运动模型的建立 | 第54-56页 |
·卡尔曼滤波 | 第56-60页 |
·基于聚类的移动机器人故障诊断算法 | 第60-63页 |
·模糊C均值聚类 | 第60-61页 |
·核模糊C均值聚类 | 第61-62页 |
·整合先验知识的KFCM的并发故障诊断算法 | 第62-63页 |
·实验结果与分析 | 第63-70页 |
·基于FCM故障诊断结果 | 第64-66页 |
·KFCM的故障诊断结果 | 第66-67页 |
·诊断结果分析 | 第67-68页 |
·算法比较 | 第68-70页 |
·本章小结 | 第70-71页 |
第四章 移动机器人编队运行中的故障诊断与容错控制 | 第71-95页 |
·引言 | 第71-72页 |
·多机器人编队控制策略与基于EKF的故障诊断算法 | 第72-75页 |
·SSC跟随算法(l-l编队跟随规则) | 第73-74页 |
·SBC跟随算法(l-φ编队跟随规则) | 第74-75页 |
·基于编队控制的分布式扩展卡尔曼滤波器 | 第75-81页 |
·基于SBC跟随规则的分布式扩展卡尔曼滤波器 | 第76-77页 |
·基于SSC跟随规则的分布式扩展卡尔曼滤波器 | 第77-79页 |
·对机器人R_2的故障诊断结果 | 第79-80页 |
·对机器人R_2,R_4故障的诊断结果 | 第80-81页 |
·改进算法Ⅰ——机器人编队故障诊断与容错控制算法 | 第81-86页 |
·机器人R_2故障时的故障诊断与容错控制的结果 | 第82-84页 |
·机器人R_2故障时的故障诊断与容错控制的结果 | 第84-85页 |
·机器人R_2与R_4故障时的故障诊断与容错控制的结果 | 第85-86页 |
·改进算法Ⅱ——有障碍物区域的控制与避障 | 第86-89页 |
·复杂网络上的故障传播 | 第89-92页 |
·与其他算法的比较 | 第92-93页 |
·本章小结 | 第93-95页 |
第五章 多智能体群集中的故障诊断与容错控制 | 第95-121页 |
·基于α-网格的群集 | 第95-103页 |
·基于α-网格的群集模型 | 第96-100页 |
·群集性能指标 | 第100-101页 |
·基于α-网格的群集算法 | 第101-102页 |
·正常情况(有leader)下的群集 | 第102-103页 |
·机器人故障对群集性能的影响 | 第103-108页 |
·leader(γ-agent)出现通信故障时群集的"发散"现象 | 第104-105页 |
·机器人出现故障时群集中的"拐骗"现象 | 第105-107页 |
·机器人出现故障时群集中的"阻挡"现象 | 第107-108页 |
·可调参数对群集的影响 | 第108-110页 |
·可调参数h | 第108-109页 |
·可调参数r | 第109页 |
·可调参数d | 第109-110页 |
·故障环境下群集中的容错控制与避障的算法 | 第110-118页 |
·容错控制与避障的基本策略 | 第111-113页 |
·容错控制与避障算法 | 第113-115页 |
·仿真研究 | 第115-118页 |
·讨论与比较 | 第118-119页 |
·讨论 | 第118页 |
·与其他群集算法的比较 | 第118-119页 |
·小结 | 第119-121页 |
第六章 结论与展望 | 第121-125页 |
·全文总结 | 第121-122页 |
·未来展望 | 第122-125页 |
参考文献 | 第125-137页 |
攻读博士学位期间主要研究成果 | 第137页 |