| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 仿生学的发展及应用 | 第10-12页 |
| 1.3.1 仿生学概述 | 第10-11页 |
| 1.3.2 生物缓冲机理及其仿生的研究 | 第11-12页 |
| 1.4 气动人工肌肉简介 | 第12-17页 |
| 1.4.1 气动人工肌肉分类 | 第13-14页 |
| 1.4.2 Mckibben型气动人工肌肉 | 第14-15页 |
| 1.4.3 气动人工肌肉工作原理 | 第15-16页 |
| 1.4.4 气动人工肌肉的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本论文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 气动人工肌肉隔振平台模型 | 第19-33页 |
| 2.1 气动人工肌肉静态特性模型 | 第19-25页 |
| 2.1.1 Chou理想模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 气动人工肌肉的静态理想数学模型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 经过改进的气动人工肌肉静态模型 | 第22-23页 |
| 2.1.4 考虑气动人工肌肉内部摩擦的静态数学模型 | 第23-25页 |
| 2.2 Wickramatunge实验模型 | 第25-26页 |
| 2.3 气动人工肌肉隔振平台及缓冲原理 | 第26-28页 |
| 2.4 气动人工肌肉隔振平台控制系统 | 第28-29页 |
| 2.5 气动人工肌肉隔振平台模型的建立 | 第29-31页 |
| 2.5.1 力学模型 | 第29-30页 |
| 2.5.2 数学模型 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 气动人工肌肉隔振平台模糊控制仿真 | 第33-51页 |
| 3.1 模糊控制理论 | 第33-36页 |
| 3.1.1 隶属函数 | 第33页 |
| 3.1.2 分解与扩张定理 | 第33-34页 |
| 3.1.3 模糊矩阵及关系 | 第34-35页 |
| 3.1.4 模糊命题及模糊逻辑 | 第35-36页 |
| 3.2 PID控制原理 | 第36页 |
| 3.3 模糊控制器的设计 | 第36-39页 |
| 3.3.1 模糊控制器输出与输入变量的确定 | 第37页 |
| 3.3.2 变量模糊化 | 第37-39页 |
| 3.3.3 模糊控制规则的建立 | 第39页 |
| 3.3.4 模糊变量清晰化 | 第39页 |
| 3.4 路面载荷激励 | 第39-43页 |
| 3.4.1 路面不平度的表达 | 第39-40页 |
| 3.4.2 路面激励的输入 | 第40-43页 |
| 3.5 气动人工肌肉隔振平台模糊PID控制 | 第43-48页 |
| 3.5.1 模糊控制规则 | 第43-44页 |
| 3.5.2 仿真参数 | 第44-45页 |
| 3.5.3 模糊控制仿真及其分析 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 隔振平台神经网络控制仿真 | 第51-65页 |
| 4.1 神经网络概述 | 第51-53页 |
| 4.1.1 神经元模型及特点 | 第51-52页 |
| 4.1.2 神经网络的连接 | 第52-53页 |
| 4.2 BP神经网络算法 | 第53-58页 |
| 4.3 隔振平台神经网络PID控制 | 第58-63页 |
| 4.3.1 仿真模块 | 第59页 |
| 4.3.2 仿真参数及激励 | 第59-60页 |
| 4.3.3 仿真结果对比及其分析 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第73页 |