| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的意义 | 第9-10页 |
| ·人工智能控制的历史、研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| ·人工智能控制的历史 | 第10-11页 |
| ·人工智能控制的现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| ·神经网络控制的现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·模糊控制的现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·并联机床的应用和发展概况 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基础知识介绍 | 第17-27页 |
| ·BP神经网络控制系统简介 | 第17-19页 |
| ·DSP技术简介 | 第19-22页 |
| ·DSP的历史及发展 | 第20页 |
| ·DSP芯片的特点 | 第20-22页 |
| ·模糊控制系统简介 | 第22-24页 |
| ·并联机床介绍 | 第24-27页 |
| ·空间机构的自由度 | 第24-25页 |
| ·并联机床布局方案 | 第25-27页 |
| 第三章 基于BP神经网络的并联机床的实时误差补偿控制 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·并联机床 | 第27-30页 |
| ·并联机床布局方案 | 第27-28页 |
| ·并联机床的运动学模型 | 第28-30页 |
| ·位置反解模型 | 第28-29页 |
| ·运动学反解模型 | 第29-30页 |
| ·神经网络控制 | 第30-33页 |
| ·神经网络的优化 | 第33-37页 |
| ·隐层冗余节点数的判断 | 第33-36页 |
| ·神经网络的收敛性的改善 | 第36-37页 |
| ·仿真实例 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于DSP的并联机床的并行控制及并行计算 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·并联机床 | 第39-43页 |
| ·并联机床刀具轨迹计算 | 第39-41页 |
| ·并联机床的位置反解 | 第41-42页 |
| ·并联机床的运动学反解 | 第42-43页 |
| ·并联机床控制方式的实现 | 第43-46页 |
| ·并联机床控制系统硬件结构 | 第43-44页 |
| ·并联机床控制系统软件结构 | 第44-45页 |
| ·并联机床控制系统软件信息流程 | 第45-46页 |
| ·基于DSP的并联机床的并行计算 | 第46-53页 |
| ·基于DSP的并联机床的并行控制 | 第53-55页 |
| ·仿真实例 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于模糊逻辑的并联机床位置控制 | 第57-62页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·PID控制系统 | 第57-58页 |
| ·模糊控制系统设计 | 第58-61页 |
| ·控制算法 | 第59页 |
| ·控制规则 | 第59-60页 |
| ·模糊推理 | 第60页 |
| ·清晰化 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 声明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果 | 第70页 |