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工业机器人力/位置阻抗控制问题研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景与意义第11-13页
    1.2 国内外对力/位置控制策略的研究现状第13-17页
        1.2.1 力/位置混合控制策略第13-14页
        1.2.2 阻抗控制策略第14-15页
        1.2.3 自适应控制策略第15-16页
        1.2.4 智能控制策略第16-17页
    1.3 论文主要内容及工作重点第17-19页
第二章 机械手臂模型的建立及阻抗控制策略第19-35页
    2.1 引言第19页
    2.2 工业机器人的运动学分析第19-27页
        2.2.1 连杆的齐次变换矩阵第19-21页
        2.2.2 六联杆机器人的齐次变换矩阵第21-23页
        2.2.3 运动方程的反解第23-27页
    2.3 工业机器人动力学分析第27-29页
        2.3.1 雅克比矩阵分析第27-28页
        2.3.2 动力学模型的建立第28-29页
    2.4 阻抗控制策略分析第29-34页
        2.4.1 基于力的阻抗控制第31-32页
        2.4.2 基于位置的阻抗控制第32-34页
        2.4.3 两种阻抗控制方法的对比第34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于模糊推理的力/位置阻抗控制第35-47页
    3.1 引言第35页
    3.2 模糊控制的分析第35-38页
    3.3 基于模糊PD控制器的阻抗控制系统设计第38-39页
    3.4 阻抗控制系统的位置内环设计第39-42页
        3.4.1 PD控制律的设计第40-41页
        3.4.2 模糊PD控制器的设计第41-42页
    3.5 阻抗控制外环模糊调节器的设计第42-45页
        3.5.1 阻抗参数的调整原则第42-44页
        3.5.2 模糊阻抗调节器的设计第44-45页
    3.6 基于模糊PD控制器的模糊阻抗控制系统特点分析第45-46页
    3.7 本章小结第46-47页
第四章 基于神经网络逆系统的模糊阻抗控制第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 逆系统特性分析第47-49页
    4.3 神经网络与逆系统第49-51页
    4.4 工业机器人神经网络逆系统控制第51-52页
    4.5 神经网络逆系统控制器的设计第52-54页
    4.6 神经网络逆系统对模糊阻抗控制系统的优化第54-55页
    4.7 本章小结第55-57页
第五章 工业机器人力/位置阻抗控制仿真研究第57-67页
    5.1 引言第57页
    5.2 仿真中采用的工业机器人模型建立第57-59页
    5.3 基于模糊PD控制器的模糊阻抗控制系统仿真实验第59-63页
        5.3.1 改进前后阻抗控制系统对比实验第59-62页
        5.3.2 改变环境刚度后的控制效果实验第62-63页
    5.4 基于神经网络逆系统控制器的模糊阻抗控制系统仿真实验第63-65页
    5.5 本章小结第65-67页
第六章 结论第67-69页
参考文献第69-73页
作者简介第73页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-75页
致谢第75页

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