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可重构机械臂的RBF自适应滑模控制

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第9-10页
    1.2 可重构机械臂国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 可重构机械臂系统研究现状第10-12页
        1.2.2 模块设计与构型优化研究现状第12-13页
        1.2.3 运动学与动力学建模研究现状第13页
        1.2.4 动力学控制研究现状第13-14页
    1.3 论文主要的研究内容第14-15页
    1.4 本文各章节内容安排第15-16页
第二章 可重构机械臂的RBF鲁棒自适应补偿控制第16-31页
    2.1 引言第16-17页
    2.2 RBF神经网络控制系统第17-19页
        2.2.1 RBF神经网络概述第17-18页
        2.2.2 RBF神经网络逼近第18-19页
    2.3 RBF神经网络鲁棒自适应补偿控制系统设计第19-22页
        2.3.1 问题描述第19-20页
        2.3.2 RBF神经网络鲁棒控制器设计第20-21页
        2.3.3 稳定性证明第21-22页
    2.4 仿真研究第22-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第三章 可重构机械臂的模糊自适应滑模补偿控制第31-54页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 模糊逻辑控制理论第32-34页
        3.2.1 模糊控制概述第32页
        3.2.2 模糊推理系统的设计第32-33页
        3.2.3 模糊逻辑系统设计第33-34页
    3.3 滑模变结构控制理论第34-36页
        3.3.1 滑模变结构控制概述第34页
        3.3.2 滑模变结构控制原理第34-36页
        3.3.3 抖振问题第36页
    3.4 模糊自适应滑模控制系统设计第36-40页
        3.4.1 问题描述第36页
        3.4.2 滑模控制器设计第36-38页
        3.4.3 模糊逻辑系统控制器设计第38-39页
        3.4.4 模糊自适应滑模增益控制器设计第39页
        3.4.5 稳定性证明第39-40页
    3.5 仿真研究第40-53页
    3.6 本章小结第53-54页
第四章 任务空间下的RBF神经网络自适应滑模补偿控制第54-64页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 任务空间概述第55-56页
    4.3 RBF神经网络自适应滑模补偿控制系统设计第56-59页
        4.3.1 问题描述第56-57页
        4.3.2 RBF神经网络自适应滑模控制器设计第57-58页
        4.3.3 稳定性证明第58-59页
    4.4 仿真研究第59-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 工作总结第64-65页
    5.2 未来展望第65-66页
参考文献第66-71页
发表论文和科研情况说明第71-72页
致谢第72页

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