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不确定性机器人轨迹跟踪鲁棒控制方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-30页
   ·机器人的发展概述第14-15页
     ·机器人分类及应用第14页
     ·机器人学的研究领域及目前的关键技术第14-15页
   ·机器人控制技术发展概况第15-19页
     ·机器人控制系统构成第16-17页
     ·运动学控制第17-18页
     ·动力学控制第18-19页
   ·不确定机器人控制方法概述第19-27页
     ·基于反馈线性化的鲁棒控制第20-21页
     ·变结构控制方法第21-22页
     ·H_8 控制第22-23页
     ·鲁棒自适应控制方法第23-24页
     ·神经网络控制第24-25页
     ·其它的控制方法第25-26页
     ·进一步的研究方向第26-27页
   ·选题的意义第27-28页
   ·本文的主要研究内容第28-30页
第2章 机器人数学模型及预备知识第30-44页
   ·引言第30页
   ·刚体的位姿描述和齐次变换第30-34页
     ·位置描述—位置矢量第30页
     ·方位描述—旋转矩阵第30-31页
     ·位姿描述和齐次变换第31-32页
     ·RPY 角描述方法第32-34页
   ·雅可比矩阵第34-35页
   ·机器人动力学模型的建立第35-39页
   ·预备知识第39-43页
     ·稳定性概念第39-41页
     ·稳定性理论第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 基于模糊神经网络的机器人逆运动学求解第44-50页
   ·引言第44页
   ·模糊神经网络算法设计第44-47页
     ·T-S 模糊神经网络简介第44-45页
     ·基本原理第45-46页
     ·算法设计第46-47页
   ·仿真研究第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第4章 不确定性机器人鲁棒自适应控制策略研究第50-65页
   ·引言第50-51页
   ·基于无源性的机器人鲁棒自适应控制策略第51-58页
     ·问题描述第51-54页
     ·无源性鲁棒自适应控制器设计第54-56页
     ·仿真研究第56-58页
   ·鲁棒自适应分散控制策略第58-64页
     ·分散控制的特点第58-59页
     ·问题描述第59-60页
     ·鲁棒自适应分散控制器设计第60-62页
     ·仿真研究第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第5章 基于Backstepping的不确定机器人非线性鲁棒控制第65-76页
   ·引言第65-66页
   ·Backstepping 方法基本原理第66-69页
   ·基于HJI 不等式的鲁棒控制器设计第69-73页
     ·考虑不确定性或外界干扰第69-71页
     ·不确定性作为干扰项第71-73页
   ·仿真研究第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第6章 基于神经网络的不确定性机器人鲁棒控制研究第76-94页
   ·引言第76页
   ·鲁棒自适应神经滑模控制策略第76-84页
     ·径向基函数神经网络模型第77-78页
     ·问题描述第78-80页
     ·神经滑模控制器设计第80-83页
     ·仿真研究第83-84页
   ·基于模糊神经网络的鲁棒观测器设计第84-93页
     ·模糊神经网络模型第85-87页
     ·问题描述第87-88页
     ·不确定机器人系统模糊神经网络速度观测器设计第88-92页
     ·仿真研究第92-93页
   ·本章小结第93-94页
第7 章基于无源性的鲁棒自适应迭代学习控制研究第94-110页
   ·引言第94-95页
   ·迭代学习控制原理第95-97页
   ·问题描述第97页
   ·结构不确定机械臂控制策略研究第97-98页
   ·基于无源的鲁棒自适应迭代学习控制器的设计第98-102页
   ·仿真研究第102-109页
     ·锁定故障关节后仿真研究第103-106页
     ·欠驱动三连杆串联机械臂控制策略仿真研究第106-109页
   ·本章小结第109-110页
结论第110-113页
参考文献第113-124页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第124-126页
致谢第126-127页
作者简介第127页

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