力觉临场感技术时延问题的神经网络解决算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外目前研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题总体要求和规划 | 第12-14页 |
| ·课题总体要求 | 第12-13页 |
| ·课题总体规划 | 第13-14页 |
| 第二章 算法涉及的理论基础及方案可行性研究 | 第14-24页 |
| ·遥操作系统被控对象的经典动力学模型 | 第14-15页 |
| ·算法预测机制涉及的神经网络技术介绍 | 第15-18页 |
| ·RBF 神经网络技术简介 | 第15-17页 |
| ·BP 神经网络技术简介 | 第17-18页 |
| ·算法实现方案的主体思路及可行性分析 | 第18-24页 |
| ·算法实现方案的主体思路 | 第18-22页 |
| ·算法实现方案的可行性分析 | 第22-24页 |
| 第三章 时延下从手端力交互起止时间的预测 | 第24-32页 |
| ·本章需要解决的问题 | 第24-25页 |
| ·从机械手末端点坐标的预测 | 第25-26页 |
| ·远端环境受力表面采样点坐标值的获取 | 第26-28页 |
| ·应用于本算法的 RBF 神经网络结构的建立 | 第28-29页 |
| ·力交互起止时间预测算法的原理实现 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 时延下力反馈信息时延偏移量的预测 | 第32-43页 |
| ·本章需要解决的问题 | 第32页 |
| ·力反馈信号时延偏移量的预测原理 | 第32-35页 |
| ·应用于本算法的 BP 神经网络结构的建立 | 第35-37页 |
| ·预测现场网络参数的动态调整 | 第37-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 力觉反馈信息时延补偿算法的验证 | 第43-57页 |
| ·力交互起止时间预测算法的仿真实验 | 第43-49页 |
| ·单次力交互时起止时间的预测仿真 | 第43-46页 |
| ·连续力交互时起止时间的预测仿真 | 第46-49页 |
| ·力反馈信号时延补偿算法的仿真实验 | 第49-57页 |
| ·训练样本数据的获取和 BP 神经网络的训练 | 第49-52页 |
| ·本算法对力反馈信号时延的预测补偿实验 | 第52-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
