| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·网络控制系统的基本问题 | 第11-13页 |
| ·单包传输和多包传输 | 第11-12页 |
| ·网络诱导延时及其影响 | 第12页 |
| ·数据包丢失 | 第12-13页 |
| ·节点驱动方式 | 第13页 |
| ·预测控制基本原理 | 第13-16页 |
| ·预测模型 | 第13-14页 |
| ·滚动优化 | 第14-15页 |
| ·反馈校正 | 第15-16页 |
| ·机器人网络控制系统的研究现状 | 第16-20页 |
| ·国外研究状况 | 第16-18页 |
| ·国内研究状况 | 第18-20页 |
| ·发展趋势 | 第20页 |
| ·选题意义 | 第20-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 机器人驱动系统的参数辨识 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·直流电动机动态模型 | 第23-26页 |
| ·AS-R 机器人电动机的简介 | 第23页 |
| ·直流电动机的动态数学模型 | 第23-26页 |
| ·最小二乘参数辨识算法 | 第26-31页 |
| ·最小二乘问题的描述 | 第26-27页 |
| ·最小二乘法的解 | 第27-28页 |
| ·最小二乘参数估计的递推算法 | 第28-31页 |
| ·辨识输入信号 | 第31-32页 |
| ·PRBS的特点 | 第31页 |
| ·PRBS的产生 | 第31-32页 |
| ·模型辨识仿真与比较 | 第32-37页 |
| ·基于转速模型的参数辨识 | 第32-34页 |
| ·基于角度模型的参数辨识 | 第34-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第三章 网络控制系统中的考虑动态延时的广义预测控制算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·网络诱导延时的合并 | 第38-40页 |
| ·基于状态空间统一模型的广义预测控制算法 | 第40-44页 |
| ·对象的离散状态空间模型 | 第40-43页 |
| ·广义预测控制算法 | 第43-44页 |
| ·广义预测控制算法的改进 | 第44-45页 |
| ·动态延时的预测及预测步长的确定 | 第45-46页 |
| ·考虑动态延时的广义预测控制算法 | 第46-47页 |
| ·仿真实例 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第四章 机器人网络控制系统平台的构建 | 第49-61页 |
| ·AS-R机器人系统介绍 | 第49-51页 |
| ·AS-R机器人的系统结构 | 第49页 |
| ·AS-R基本配置功能模块 | 第49-50页 |
| ·AS-R机器人的系统结构 | 第50-51页 |
| ·机器人网络控制系统框架 | 第51-52页 |
| ·Socket网络通讯 | 第52-54页 |
| ·网络协议制定 | 第54-55页 |
| ·基于TCP/IP网络的远程控制仿真系统 | 第55-61页 |
| ·系统的驱动方式和程序的功能 | 第56页 |
| ·程序中的关键技术及实现 | 第56-59页 |
| ·程序运行和测试 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·理论研究展望 | 第61-62页 |
| ·实验功能展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者攻读硕士期间发表的文章 | 第68页 |