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机械手的神经网络稳定自适应控制

第一章 绪论第1-20页
 1.1 研究背景和意义第11-12页
 1.2 神经网络控制综述第12-17页
 1.3 基于神经网络的稳定自适应控制第17-19页
 1.4 论文的研究内容及安排第19-20页
第二章 机械手的神经网络控制结构第20-30页
 2.1 引言第20-21页
 2.2 人工神经网络第21-26页
  2.2.1 多层神经网络第21-22页
  2.2.2 线性参数化神经网络第22-26页
 2.3 机械手的神经网络控制结构第26-30页
  2.3.1 动力学逆控制第27-28页
  2.3.2 内模控制第28页
  2.3.3 再励学习控制第28-29页
  2.3.4 神经网络自适应控制第29-30页
第三章 非线性系统的神经网络稳定自适应控制第30-53页
 3.1 引言第30页
 3.2 系统描述第30-35页
  3.2.1 多输入/出连续时间非线性系统的离散化第30-31页
  3.2.2 采样数据非线性系统的设计框架第31-33页
  3.2.3 连续时间非线性系统的设计框架第33-34页
  3.2.4 设计参数的选择第34页
  3.2.5 基本假设第34-35页
 3.3 采样数据非线性系统的神经网络稳定自适应控制第35-41页
  3.3.1 控制律的设计第35-41页
  3.3.2 扇区参数的设置第41页
 3.4 连续时间非线性系统的神经网络稳定自适应控制第41-44页
 3.5 应用第44-49页
 3.6 本章小结第49页
 本章附录第49-53页
第四章 机械手的神经网络稳定轨迹跟随控制──采样数据情形第53-63页
 4.1 引言第53页
 4.2 机械手的离散时间数学模型第53-54页
 4.3 问题的描述第54-56页
 4.4 基于扇区变结构的机械手神经网络间接自适应控制第56-59页
 4.5 基于扇区变结构的机械手神经网络直接自适应控制第59-60页
 4.6 本章小结第60-61页
 本章附录第61-63页
第五章 机械手的神经网络稳定轨迹跟随控制──连续时间情形第63-71页
 5.1 引言第63页
 5.2 基于静态变结构的机械手神经网络间接自适应控制第63-66页
 5.3 基于静态变结构的机械手神经网络直接自适应控制第66-68页
 5.4 本章小结第68-69页
 本章附录第69-71页
第六章 机械手神经网络稳定自适应控制方法的性能比较第71-79页
 6.1 引言第71页
 6.2 机械手神经网络稳定自适应控制方法的仿真研究第71-77页
 6.3 控制方法的性能比较第77-78页
 6.4 本章小结第78-79页
第七章 机械手的神经网络稳定轨迹跟随控制──神经网络逼近误差界未知情形第79-88页
 7.1 引言第79页
 7.2 基于扇区变结构的机械手神经网络间接自适应控制第79-81页
 7.3 基于扇区变结构的机械手神经网络直接自适应控制第81-82页
 7.4 举例第82-84页
 本章附录第84-88页
第八章 基于观测器的机械手神经网络自适应控制第88-100页
 8.1 引言第88-89页
 8.2 预备知识第89页
 8.3 主要结果第89-94页
 8.4 应用第94-95页
 8.5 本章小结第95-96页
 本章附录第96-100页
第九章 柔性连杆机械手的神经网络自适应控制第100-108页
 9.1 引言第100页
 9.2 柔性连杆机器人的奇异摄动离散时间模型第100-102页
 9.3 基于神经网络的多速率混合控制第102-106页
  9.3.1 慢子系统稳定的神经控制第103-106页
  9.3.2 快子系统的稳定第106页
 9.4 应用第106-107页
 9.5 本章小结第107-108页
第十章 结论和展望第108-110页
 10.1 总结第108页
 10.2 进一步的研究工作第108-110页
附录A第110-113页
附录B第113-114页
参考文献第114-124页
作者在博士学习期间完成的主要论文第124-127页
作者简历第127-128页
致谢第128页

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