| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 两轮自平衡机器人的国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 两轮自平衡机器人的国内外研究分析 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 两轮自平衡机器人的系统构成及原理 | 第17-27页 |
| 2.1 两轮自平衡机器人的工作原理 | 第17-18页 |
| 2.2 两轮自平衡机器人的控制系统硬件部分 | 第18-24页 |
| 2.2.1 控制单元 | 第19-20页 |
| 2.2.2 驱动单元 | 第20-21页 |
| 2.2.3 传感器单元 | 第21-23页 |
| 2.2.4 外围电路 | 第23-24页 |
| 2.3 软件部分 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 两轮自平衡机器人的系统建模与分析 | 第27-40页 |
| 3.1 系统的非线性动力学模型 | 第27-33页 |
| 3.1.1 数学模型坐标系的建立 | 第27-30页 |
| 3.1.2 基于牛顿力学方程的动力学模型 | 第30-31页 |
| 3.1.3 基于拉格朗日方程的动力学模型 | 第31-33页 |
| 3.2 系统模型的线性化 | 第33-36页 |
| 3.3 系统分析 | 第36-39页 |
| 3.3.1 能控性 | 第36-37页 |
| 3.3.2 能观性 | 第37-38页 |
| 3.3.3 稳定性 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 自适应神经模糊控制器的设计 | 第40-57页 |
| 4.1 自适应神经模糊推理系统 | 第40-43页 |
| 4.1.1 自适应神经模糊推理系统的结构 | 第41-43页 |
| 4.1.2 自适应神经模糊推理系统学习算法 | 第43页 |
| 4.2 基于极点配置的线性状态反馈控制器的设计仿真研究 | 第43-47页 |
| 4.3 自适应神经模糊控制器的设计与仿真研究 | 第47-52页 |
| 4.3.1 自适应神经模糊控制器的设计 | 第47-50页 |
| 4.3.2 自适应神经模糊控制器对机器人的仿真实验研究 | 第50-52页 |
| 4.4 自适应神经模糊控制对机器人的实时控制 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |