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动态双足机器人有限时间稳定性分析与步态优化控制研究

前言第4-6页
摘要第6-9页
ABSTRACT第9-12页
第1章 绪论第17-29页
    1.1 课题的研究背景及研究意义第17-18页
        1.1.1 研究背景第17-18页
        1.1.2 研究意义第18页
    1.2 研究现状第18-24页
        1.2.1 动态双足机器人稳定性分析方法的研究现状第18-21页
        1.2.2 动态双足机器人鲁棒性的研究现状第21-22页
        1.2.3 动态双足机器人步态优化控制理论的研究现状第22-24页
    1.3 存在的主要问题第24-25页
    1.4 本文的主要内容与章节安排第25-29页
        1.4.1 研究目标及主要任务第25页
        1.4.2 论文主要研究问题第25-26页
        1.4.3 科研项目资助情况第26页
        1.4.4 论文章节安排第26-29页
第2章 动态双足机器人与优化算法的理论基础第29-41页
    2.1 引言第29页
    2.2 脉冲混合动力系统数学模型第29-30页
    2.3 双足机器人动力学数学模型第30-36页
        2.3.1 基本假设第30页
        2.3.2 Compass-Like双足机器人动力学数学模型第30-32页
        2.3.3 带上肢的双足机器人动力学数学模型第32-34页
        2.3.4 RABBIT双足机器人动力学数学模型第34-36页
    2.4 非线性动力系统相关理论基础第36-38页
        2.4.1 庞加莱回归映射第36-37页
        2.4.2 有限时间稳定控制Lyapunov函数和Settling-time函数第37页
        2.4.3 有限时间稳定性以及周期轨道稳定性第37-38页
    2.5 非线性数值优化算法相关理论基础第38-40页
        2.5.1 几类线搜索准则第38-39页
        2.5.2 非线性共轭梯度法第39-40页
        2.5.3 序列二次规划算法第40页
    2.6 本章小结第40-41页
第3章 非线性问题的数值优化算法第41-91页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 无约束优化的三项修正共轭梯度法及其全局收敛性第42-56页
        3.2.1 问题提出第42-46页
        3.2.2 三项共轭梯度法及其全局收敛性第46-50页
        3.2.3 另一类三项共轭梯度法及其全局收敛性第50-53页
        3.2.4 数值试验第53-56页
    3.3 无约束优化的二类修正谱共轭梯度法及其全局收敛性第56-73页
        3.3.1 问题提出第56-59页
        3.3.2 一类新的充分下降方向第59-61页
        3.3.3 两类修正的谱共轭梯度法第61-62页
        3.3.4 全局收敛性分析第62-71页
        3.3.5 数值试验第71-73页
    3.4 不等式约束优化超线性收敛的信赖域-SQP算法第73-89页
        3.4.1 问题提出第73页
        3.4.2 信赖域-SQP算法第73-77页
        3.4.3 算法的可行性和全局收敛性分析第77-81页
        3.4.4 算法的超线性收敛速率第81-88页
        3.4.5 数值试验第88-89页
    3.5 本章小结第89-91页
第4章 动态双足机器人有限时间稳定性分析第91-113页
    4.1 引言第91-92页
    4.2 非线性动力系统的有限时间稳定性分析第92-99页
        4.2.1 有限时间稳定性的判别准则第92-96页
        4.2.2 有限时间稳定控制Lyapunov函数第96-97页
        4.2.3 仿射控制系统的有限时间稳定控制器第97-99页
    4.3 脉冲混合动力系统的有限时间稳定性分析第99-105页
    4.4 数值仿真实验第105-112页
        4.4.1 非线性PD控制器数值仿真试验第105-108页
        4.4.2 有限时间稳定控制器数值仿真试验第108-112页
    4.5 本章小结第112-113页
第5章 动态双足机器人的鲁棒性分析第113-137页
    5.1 引言第113-114页
    5.2 带有不确定项的动态双足机器人动力学模型第114-117页
    5.3 一类有限时间稳定最优鲁棒控制器第117-126页
        5.3.1 最优鲁棒控制器的设计第117-120页
        5.3.2 最优鲁棒控制器的凸优化在线求解算法第120-126页
    5.4 数值仿真试验第126-136页
        5.4.1 参数不摄动情况第126-130页
        5.4.2 参数摄动 1.5 倍情况第130-133页
        5.4.3 参数摄动3倍情况第133-136页
    5.5 本章小结第136-137页
第6章 动态双足机器人的步态优化控制第137-171页
    6.1 引言第137-138页
    6.2 基于DMOC的一类光滑化罚函数算法第138-149页
        6.2.1 Compass-Like双足机器人周期步态描述第138-139页
        6.2.2 动态双足机器人连续动力系统和边界条件的离散化第139-142页
        6.2.3 约束优化问题转化为无约束优化问题第142-144页
        6.2.4 动态双足机器人步态优化的光滑化罚函数算法第144-146页
        6.2.5 Compass-Like双足机器人仿真试验第146-149页
    6.3 基于DMOC的可行序列二次规划算法第149-169页
        6.3.1 修正的可行序列二次规划算法第150-153页
        6.3.2 可行序列二次规划算法的适定性和全局收敛性第153-159页
        6.3.3 Compass-Like双足机器人仿真试验第159-165页
        6.3.4 RABBIT双足机器人仿真试验第165-169页
    6.4 本章小结第169-171页
第7章 全文总结第171-175页
    7.1 本文的研究背景与研究目标第171页
    7.2 本文的主要研究工作及结论第171-173页
    7.3 需要进一步研究的问题第173-175页
参考文献第175-187页
作者简介及研究成果第187-189页
致谢第189-190页

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