| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 DELTA系列少自由度并联机械手综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 DELTA系列少自由度并联机械手介绍 | 第11-13页 |
| 1.2.2 机构运动学与动力学 | 第13-14页 |
| 1.2.3 DELTA系列少自由度并联机械手控制策略 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 DELTA机械手运动学与动力学分析 | 第18-30页 |
| 2.1 DELTA机械手的运动学分析 | 第18-23页 |
| 2.1.1 坐标系的建立 | 第18-19页 |
| 2.1.2 机构逆运动学分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 逆运动学仿真验证 | 第20-23页 |
| 2.2 DELTA机械手动力学分析 | 第23-29页 |
| 2.2.1 模型简化 | 第23-24页 |
| 2.2.2 虚功原理法 | 第24页 |
| 2.2.3 逆动力学模型建立 | 第24-26页 |
| 2.2.4 逆动力学仿真验证 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 机械手非线性解耦控制算法研究 | 第30-49页 |
| 3.1 计算力矩控制策略 | 第30-35页 |
| 3.1.1 控制律推导与误差分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 计算力矩控制仿真验证 | 第31-35页 |
| 3.2 模糊自整定解耦控制策略 | 第35-40页 |
| 3.2.1 控制策略设计与分析 | 第35-38页 |
| 3.2.2 模糊自整定解耦控制仿真验证 | 第38-40页 |
| 3.3 RBF神经网络补偿控制策略 | 第40-45页 |
| 3.3.1 RBF神经网络 | 第40页 |
| 3.3.2 加入RBF神经网络补偿的计算力矩控制 | 第40-41页 |
| 3.3.3 系统稳定性分析及权值自适应律推导 | 第41-42页 |
| 3.3.4 RBF神经网络补偿控制律仿真验证 | 第42-45页 |
| 3.4 加入外部干扰下的控制策略对比分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 控制系统硬件、软件设计 | 第49-64页 |
| 4.1 基于BECKHOFF的DELTA机械手试验平台 | 第49-50页 |
| 4.2 系统硬件构成 | 第50-54页 |
| 4.2.1 机械手结构参数 | 第51页 |
| 4.2.2 嵌入式控制器 | 第51-52页 |
| 4.2.3 伺服驱动系统 | 第52页 |
| 4.2.4 I/O模块 | 第52-53页 |
| 4.2.5 光电开关 | 第53-54页 |
| 4.3 DELTA机械手控制系统软件设计 | 第54-63页 |
| 4.3.1 系统参数配置 | 第55-57页 |
| 4.3.2 系统程序编写 | 第57-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 试验验证与结果分析 | 第64-70页 |
| 5.1 DELTA并联机械手试验平台介绍 | 第64-65页 |
| 5.2 试验目的及试验方案 | 第65页 |
| 5.3 试验结果与分析 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 总结 | 第70页 |
| 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |