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基于DSP智能轮椅控制系统的研究与开发

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 智能轮椅研究概述第9-13页
        1.1.1 智能轮椅国内外研究现状第9-11页
        1.1.2 智能轮椅关键技术的发展第11-13页
    1.2 课题研究目的及意义第13-14页
    1.3 课题研究内容第14页
    1.4 本章小结第14-15页
2 智能轮椅系统总体方案设计第15-25页
    2.1 控制结构方案设计第15-17页
        2.1.1 需求分析第15-16页
        2.1.2 控制结构框图第16-17页
    2.2 主要元件分析与选择第17-19页
        2.2.1 微处理器的选择第17-18页
        2.2.2 环境传感器第18-19页
    2.3 智能轮椅运动学模型第19-20页
    2.4 分析处理模块设计第20-22页
        2.4.1 TMS320F2812 简介第20-22页
        2.4.2 STM32F103VC第22页
    2.5 系统软件结构设计第22-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 智能交互系统研究第25-37页
    3.1 语音控制技术第25-28页
        3.1.1 语音控制原理第25-26页
        3.1.2 语音端点检测技术第26-27页
        3.1.3 语音 DTW 识别算法第27页
        3.1.4 语音控制算法设计第27-28页
    3.2 呼吸控制技术研究第28-30页
        3.2.1 呼吸控制基本思想第28-29页
        3.2.2 呼吸控制框图设计第29页
        3.2.3 软件算法设计第29-30页
    3.3 腕势控制研究第30-33页
        3.3.1 腕势控制电路设计第30-32页
        3.3.2 腕势控制算法设计第32-33页
    3.4 控制手柄设计第33-35页
    3.5 显示电路设计第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
4 多传感器信息融合避障和导航第37-53页
    4.1 多传感器信息融合概述第37页
    4.2 传感器测量系统第37-39页
    4.3 模糊神经网络算法第39-43页
        4.3.1 模糊神经网络分类第39-40页
        4.3.2 模糊控制系统第40-41页
        4.3.3 基于 T-S 模型的模糊神经网络第41-43页
    4.4 基于信息融合的环境识别与避障导航第43-51页
        4.4.1 智能轮椅多传感器信息融合过程第43-48页
        4.4.2 基于神经网络环境分类第48-49页
        4.4.3 T-S 神经网络避障策略第49-51页
    4.5 本章小结第51-53页
5 核心控制系统综合设计第53-67页
    5.1 最小系统核心电路设计第53-57页
        5.1.1 控制系统电源电路设计第53-54页
        5.1.2 时钟和复位电路设计第54-56页
        5.1.3 通讯模块接口设计第56-57页
    5.2 控制系统核心程序设计第57-60页
        5.2.1 开发环境简介第57-58页
        5.2.2 核心控制器初始化第58-60页
    5.3 电机驱动模块设计第60-65页
        5.3.1 H 桥驱动设计第60-61页
        5.3.2 过载保护第61-62页
        5.3.3 模糊 PID 控制第62-64页
        5.3.4 运动分解及 PWM第64-65页
    5.4 软件抗干扰设计第65-66页
    5.5 本章小结第66-67页
6 实验与仿真分析第67-73页
    6.1 模糊 PID 的仿真第67-69页
    6.2 LCD 显示实验第69页
    6.3 腕势控制器测试数据第69-71页
        6.3.1 位移测试第69-70页
        6.3.2 角度控制测试第70-71页
    6.4 本章小结第71-73页
7 总结与展望第73-75页
    7.1 课题总结第73页
    7.2 课题展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
附录第81页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文第81页
    B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果第81页

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