| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·X-Y 定位平台简介 | 第11-12页 |
| ·X-Y 平台力控制概述 | 第12-13页 |
| ·智能控制新策略 | 第13-16页 |
| ·本课题的来源和意义 | 第16-17页 |
| ·论文的结构安排和主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 预备知识 | 第19-28页 |
| ·理论基础 | 第19-24页 |
| ·数学基础知识 | 第19-20页 |
| ·Lyapunov 稳定性理论 | 第20-22页 |
| ·仿真基本知识 | 第22-24页 |
| ·X-Y 平台实验系统及其数学模型 | 第24-27页 |
| ·X-Y 平台结构及工作原理 | 第24-26页 |
| ·X-Y 平台力控制系统结构及其数学模型 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 未知环境下基于改进 Elman 网络的 X-Y 平台力控制 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·神经网络控制理论 | 第29-30页 |
| ·神经网络模型 | 第29页 |
| ·神经网络的特性 | 第29-30页 |
| ·改进 Elman 神经网络 | 第30-31页 |
| ·控制系统设计 | 第31-33页 |
| ·改进 Elman 神经网络的环境辨识 | 第33-34页 |
| ·仿真研究 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于RBF 神经网络的X-Y 平台自适应力控制 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·力/位置混合控制简述 | 第39-40页 |
| ·控制系统设计 | 第40-43页 |
| ·位置控制器设计 | 第40-41页 |
| ·力控制器设计 | 第41-42页 |
| ·RBF 神经网络控制器设计 | 第42-43页 |
| ·系统稳定性分析 | 第43页 |
| ·RBF 神经网络及其学习算法 | 第43-45页 |
| ·RBF 神经网络简介 | 第43-44页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第44-45页 |
| ·仿真研究 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 X-Y 平台模糊自适应阻抗力控制 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·阻抗控制原理 | 第49-51页 |
| ·模糊控制原理 | 第51-53页 |
| ·模糊控制基本结构 | 第51-52页 |
| ·模糊条件与模糊控制规则 | 第52页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第52-53页 |
| ·阻抗控制器设计 | 第53-55页 |
| ·模糊逻辑调节控制器 | 第55-57页 |
| ·输入输出隶属函数 | 第56页 |
| ·模糊规则和模糊推理 | 第56页 |
| ·解模糊方法 | 第56-57页 |
| ·仿真研究 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |