模糊、小波神经网络研究及其在柔性冗余度机器人控制中的应用
| 绪论 | 第1-14页 |
| 1．1 模糊神经网络的发展及背景 | 第8-10页 |
| 1．2 小波神经网络的发展及背景 | 第10-11页 |
| 1．3 课题研究内容与总体设计思路 | 第11-14页 |
| 1．3．1 课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1．3．2 课题总体设计思路 | 第12-14页 |
| 第二章 柔性冗余度机器人控制 | 第14-26页 |
| 2．1 机器人运动学 | 第14-19页 |
| 2．1．1 机器人正向运动学 | 第15-18页 |
| 2．1．2 机器人逆运动学 | 第18-19页 |
| 2．2 机器人动力学 | 第19-20页 |
| 2．3 柔性冗余度机器人位置及抑振控制 | 第20-26页 |
| 2．3．1 柔性冗余度机器人位置控制 | 第20-23页 |
| 2．3．2 柔性冗余度机器人抑振控制 | 第23-24页 |
| 2．3．3 机器人控制方法 | 第24-26页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的机器人位置控制 | 第26-52页 |
| 3．1 引言 | 第26-27页 |
| 3．2 模糊神经网络的结构与学习算法 | 第27-41页 |
| 3．2．1 神经元网络的基本原理与结构 | 第27-31页 |
| 3．2．2 模糊控制机理 | 第31-34页 |
| 3．2．3 模糊神经网络的结构和算法研究 | 第34-41页 |
| 3．3 基于FNNC的机器人位置控制系统设计 | 第41-48页 |
| 3．3．1 控制系统结构和方案设计 | 第42-44页 |
| 3．3．2 控制系统硬件实现 | 第44-47页 |
| 3．3．3 控制系统软件设计 | 第47-48页 |
| 3．4 机器人位置控制系统仿真研究 | 第48-52页 |
| 第四章 基于小波神经网络的机器人抑振控制 | 第52-77页 |
| 4．1 小波分析 | 第53-59页 |
| 4．2 小波神经网络 | 第59-68页 |
| 4．2．1 小波神经网络的构造 | 第59-62页 |
| 4．2．2 小波神经网络的分析与设计 | 第62-68页 |
| 4．3 柔性机器人抑振控制 | 第68-70页 |
| 4．4 基于WNN的柔性机器人抑振控制系统 | 第70-73页 |
| 4．4．1 系统设计思路 | 第70-71页 |
| 4．4．2 系统结构 | 第71-72页 |
| 4．4．3 WNN抑振控制器设计 | 第72-73页 |
| 4．5 WNN抑振控制系统仿真研究 | 第73-77页 |
| 第五章 研究工作总结与展望 | 第77-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
