| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-34页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第13-31页 |
| ·独轮自平衡机器人的研究与发展 | 第15页 |
| ·独轮自平衡机器人的平衡原理 | 第15-18页 |
| ·典型独轮自平衡机器人介绍 | 第18-23页 |
| ·独轮自平衡机器人动力学建模的相关研究 | 第23-26页 |
| ·独轮自平衡机器人运动控制的相关研究 | 第26-31页 |
| ·本文的主要工作 | 第31-33页 |
| ·论文的内容安排 | 第33-34页 |
| 第2章 独轮自平衡机器人的系统设计 | 第34-58页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·独轮自平衡机器人的功能 | 第35页 |
| ·独轮自平衡机器人设计原则 | 第35-36页 |
| ·独轮自平衡机器人的机械系统设计 | 第36-41页 |
| ·基本原理 | 第36-37页 |
| ·总体结构 | 第37-41页 |
| ·独轮自平衡机器人的电气系统设计 | 第41-51页 |
| ·系统总体结构 | 第41-42页 |
| ·感觉系统 | 第42-47页 |
| ·控制系统 | 第47-51页 |
| ·电源系统 | 第51页 |
| ·独轮自平衡机器人的软件设计 | 第51-56页 |
| ·EPC 中的监控软件 | 第52页 |
| ·DSP 中的控制软件 | 第52-55页 |
| ·MCU 中的控制软件 | 第55-56页 |
| ·伺服驱动器中的控制软件 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第3章 独轮自平衡机器人动力学建模与分析 | 第58-99页 |
| ·引言 | 第58-61页 |
| ·独轮自平衡机器人动力学建模 | 第61-77页 |
| ·一般假设条件 | 第61-62页 |
| ·坐标系 | 第62-63页 |
| ·独轮自平衡机器人运动学方程 | 第63-64页 |
| ·独轮自平衡机器人的能量 | 第64-66页 |
| ·独轮自平衡机器人动力学方程 | 第66-77页 |
| ·模型验证 | 第77-92页 |
| ·退化验证 | 第77-78页 |
| ·必要条件法验证 | 第78-84页 |
| ·基于虚拟样机技术的模型对比验证 | 第84页 |
| ·技术描述 | 第84-92页 |
| ·独轮自平衡机器人动力学特性分析 | 第92-98页 |
| ·系统稳定点分析及线性化 | 第92-94页 |
| ·系统能控能观性分析 | 第94-96页 |
| ·重心高度控制影响分析 | 第96页 |
| ·飞轮惯量控制影响分析 | 第96-97页 |
| ·数学模型不确定性分析 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第4章 基于非线性方法的独轮自平衡机器人控制 | 第99-124页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于非线性PD 的运动平衡控制方法 | 第100-106页 |
| ·控制目标 | 第100-101页 |
| ·控制系统结构 | 第101-102页 |
| ·电机伺服控制 | 第102页 |
| ·基于非线性PD 的独轮自平衡机器人运动平衡控制系统 | 第102-104页 |
| ·控制系统性能分析 | 第104-106页 |
| ·基于非线性PD 的独轮自平衡机器人运动平衡控制实验 | 第106-114页 |
| ·姿态平衡控制系统 | 第107页 |
| ·独轮自平衡机器人平衡控制实验 | 第107-111页 |
| ·位置控制仿真实验 | 第111-112页 |
| ·鲁棒性测试实验 | 第112-114页 |
| ·实验结论 | 第114页 |
| ·物理系统实验 | 第114-123页 |
| ·物理对象 | 第114页 |
| ·实验过程 | 第114-122页 |
| ·实验结论 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第5章 基于动态逆方法的独轮自平衡机器人控制 | 第124-139页 |
| ·引言 | 第124-125页 |
| ·逆系统理论 | 第125-127页 |
| ·独轮自平衡机器人的非线性动态逆控制 | 第127-133页 |
| ·独轮自平衡机器人的非线性动态逆控制器设计 | 第128-130页 |
| ·独轮自平衡机器人的非线性动态逆控制实验 | 第130-132页 |
| ·独轮自平衡机器人非线性动态逆控制分析 | 第132-133页 |
| ·基于BP 神经网络的参考模型动态逆控制 | 第133-138页 |
| ·用于实现动态逆的神经网络 | 第133-134页 |
| ·基于BPNN 的独轮自平衡机器人参考模型动态逆控制系统 | 第134-135页 |
| ·基于BPNN 的独轮自平衡机器人参考模型动态逆控制实验 | 第135-137页 |
| ·基于BPNN 的独轮自平衡机器人动态逆控制分析 | 第137-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第6章 独轮自平衡机器人的学习控制 | 第139-160页 |
| ·引言 | 第139-140页 |
| ·独轮自平衡机器人迭代学习控制 | 第140-144页 |
| ·迭代学习控制基本原理 | 第141页 |
| ·基本的迭代学习控制算法 | 第141-142页 |
| ·迭代学习控制主要分析方法 | 第142-143页 |
| ·迭代学习控制的关键技术 | 第143-144页 |
| ·基于RBFNN 的反演学习神经网络反演迭代学习控制 | 第144-158页 |
| ·反演控制基本原理 | 第145-146页 |
| ·RBF 神经网络 | 第146-148页 |
| ·基于RBF 的独轮自平衡机器人反演迭代学习控制系统 | 第148-152页 |
| ·基于RBF 神经网络的反演迭代学习控制收敛性分析 | 第152-153页 |
| ·基于RBF 神经网络的反演迭代学习控制实验 | 第153-157页 |
| ·基于RBF 神经网络的反演迭代学习控制结果分析 | 第157-158页 |
| ·本章小结 | 第158-160页 |
| 结论 | 第160-165页 |
| 参考文献 | 第165-179页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第179-181页 |
| 图表索引 | 第181-184页 |
| 致谢 | 第184-185页 |
