| 摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 英文目录 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-29页 |
| ·机器人应用概貌及机器人学的主要研究领域 | 第16-17页 |
| ·机器人控制技术的发展与现状 | 第17-25页 |
| ·控制理论发展历史及现状 | 第17-21页 |
| ·机器人控制技术的发展 | 第21-23页 |
| ·机器人的智能控制现状分析 | 第23-25页 |
| ·本研究课题简介及论文内容安排 | 第25-29页 |
| ·研究任务 | 第25-27页 |
| ·论文内容安排 | 第27-29页 |
| 第二章 机器人的模糊控制方法 | 第29-118页 |
| ·基于被控对象行为特性的模糊系统模型及其获取方法 | 第29-39页 |
| ·基于控制器行为特性的模糊系统模型及推理机制 | 第39-50页 |
| ·传统推理机制 | 第40-41页 |
| ·模糊推理体系 | 第41-50页 |
| ·特点 | 第50页 |
| ·基于高木-菅野规则模型的模糊系统及相关问题 | 第50-62页 |
| ·直接型模糊控制系统 | 第51-52页 |
| ·间接型模糊控制系统 | 第52-53页 |
| ·精确数学模型与模糊模型的关系 | 第53-59页 |
| ·线性系统的一种高木-菅野模糊模型 | 第59-60页 |
| ·古普塔型纯模糊系统 | 第60-62页 |
| ·标准IF-THEN语句原形及模糊系统整体工作机制 | 第62-66页 |
| ·标准IF-THEN语句 | 第62-64页 |
| ·模糊系统的整体工作机制 | 第64-66页 |
| ·结构自组织间接自适应模糊控制算法 | 第66-75页 |
| ·研究动机 | 第67页 |
| ·问题分析 | 第67-70页 |
| ·结构自组织间接自适应模糊控制算法 | 第70-75页 |
| ·模糊规则的一种图解方法 | 第75-80页 |
| ·模糊规则的条件部分 | 第75-78页 |
| ·模糊规则的结论部分 | 第78-80页 |
| ·MIMO间接自适应模糊控制器 | 第80-97页 |
| ·背景与动机 | 第80页 |
| ·控制目标 | 第80-83页 |
| ·控制器的构造 | 第83-87页 |
| ·自适应律的确定 | 第87-90页 |
| ·MIMO间接自适应模糊控制算法的收敛性 | 第90-97页 |
| ·结论 | 第97页 |
| ·机器人轨迹跟踪的间接自适应模糊控制 | 第97-107页 |
| ·研究现状 | 第97-98页 |
| ·多自由度机器人的间接自适应模糊控制策略 | 第98-100页 |
| ·关于机器人间接自适应模糊控制器的一个定理 | 第100-104页 |
| ·机器人间接自适应模糊控制算法的最终一致有界性 | 第104-106页 |
| ·结论 | 第106-107页 |
| ·仿真试验研究 | 第107-117页 |
| ·参数初始化分布情况 | 第107-110页 |
| ·结构自组织间接自适应模糊控制算法的仿真试验 | 第110-113页 |
| ·多自由度刚性机器人间接自适应模糊控制算法的仿真试验 | 第113-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 第三章 适合机器人控制的神经网络方法研究 | 第118-135页 |
| ·人工神经网络控制 | 第118-121页 |
| ·历史回顾 | 第118-119页 |
| ·神经网络控制策略 | 第119-120页 |
| ·CMAC与机器人控制 | 第120-121页 |
| ·适应性CMAC训练算法 | 第121-130页 |
| ·CMAC的结构分析 | 第121-122页 |
| ·Albus训练法的缺陷 | 第122-124页 |
| ·现有算法的分析与适应性训练算法的提出 | 第124-126页 |
| ·仿真与讨论 | 第126-129页 |
| ·结论 | 第129-130页 |
| ·机器人控制中的神经网络构造与训练之分析与策略 | 第130-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 第四章 机器人模糊变结构控制初探 | 第135-155页 |
| ·传统变结构控制与模糊控制在抖振方面的共同缺陷 | 第135-144页 |
| ·变结构控制的发展及其在机器人控制方面的应用概况 | 第135-137页 |
| ·案例回顾 | 第137-139页 |
| ·抖振现象与对策 | 第139-142页 |
| ·仿真试验 | 第142-144页 |
| ·边界层方法模糊特性的本质起源与思考 | 第144-146页 |
| ·模糊监督控制是一种广义的变结构控制 | 第146-152页 |
| ·模糊监督控制误差几何特性的一个定理 | 第146-150页 |
| ·再论MIMO间接自适应模糊控制器 | 第150-152页 |
| ·统一的模糊变结构控制框架 | 第152-153页 |
| ·本章小结 | 第153-155页 |
| 第五章 机器人现代智能控制技术的融合 | 第155-201页 |
| ·引言 | 第155-161页 |
| ·单纯使用模糊控制的情况 | 第157-159页 |
| ·单纯使用变结构控制的情况 | 第159页 |
| ·自适应模糊监督控制与变结构控制的性能对比 | 第159-161页 |
| ·一类模糊变结构控制器的分析与设计 | 第161-172页 |
| ·问题描述 | 第161页 |
| ·模糊变结构控制器的设计原理 | 第161-165页 |
| ·仿真试验 | 第165-171页 |
| ·结论 | 第171-172页 |
| ·模糊监督控制参数自适应律的算法特点及相关问题 | 第172-188页 |
| ·模糊监督控制参数自适应律的算法特点 | 第172-173页 |
| ·模糊系统的高木-菅野分解 | 第173-182页 |
| ·模糊规则的距离当量 | 第182-188页 |
| ·应用CMAC思想的模糊规则存贮方法 | 第188-191页 |
| ·动机与期望 | 第188-189页 |
| ·模糊规则的分布存贮方案描述 | 第189-191页 |
| ·融合CMAC机制的模糊控制器的分析与设计 | 第191-198页 |
| ·高效分布存贮规则的模糊控制器整体方案 | 第191页 |
| ·高效分布存贮规则的模糊控制器构造与分析 | 第191-195页 |
| ·仿真试验 | 第195-197页 |
| ·进一步的思考 | 第197-198页 |
| ·结论 | 第198页 |
| ·本章小结 | 第198-201页 |
| 第六章 机器人智能控制方案仿真技术的有关问题 | 第201-217页 |
| ·系统仿真方法及仿真语言 | 第201-202页 |
| ·仿真失控现象及对策 | 第202-204页 |
| ·Matlab提供的ODE解决方案 | 第202-203页 |
| ·连续系统模糊变结构控制算法的Mathlab仿真特点 | 第203-204页 |
| ·使用Matlab/Simulink软件包时的一个问题 | 第204-205页 |
| ·用S-函数对复杂动力学系统的一种分时段仿真方法 | 第205-209页 |
| ·使用Matlab/Simulink分时分阶段仿真的原理 | 第205-207页 |
| ·分时段仿真实例分析 | 第207-209页 |
| ·几点说明 | 第209页 |
| ·离散时间模型的仿真要点分析 | 第209-212页 |
| ·Matlab/Simulink所提供的离散仿真语法 | 第209-211页 |
| ·在机器人智能控制仿真中的独特用法 | 第211-212页 |
| ·高效动态模糊控制系统的仿真特点 | 第212-213页 |
| ·递阶控制系统的仿真特点 | 第213-214页 |
| ·仿真流程图构成的一般原则 | 第214-216页 |
| ·本章小结 | 第216-217页 |
| 结论 | 第217-223页 |
| 参考文献 | 第223-234页 |
| 攻读学位期间已发表和完成的论文目录 | 第234-235页 |
| 鸣谢 | 第235页 |
