| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外挖掘机自动化技术的概况 | 第11-14页 |
| ·挖掘机器人运动控制技术 | 第14-16页 |
| ·机器人规划理论和技术 | 第14-15页 |
| ·挖掘机器人控制系统的组成 | 第15-16页 |
| ·本课题研究的内容和主要工作 | 第16-19页 |
| 2 挖掘机工作装置建模分析 | 第19-45页 |
| ·挖掘机工作装置运动学分析 | 第19-23页 |
| ·挖掘机运动学分析 | 第20-21页 |
| ·挖掘机关节空间与驱动空间的变换 | 第21-23页 |
| ·挖掘机工作装置动力学模型建立 | 第23-24页 |
| ·各关节所受到的广义力 | 第23-24页 |
| ·广义雅克比矩阵 | 第24页 |
| ·广义惯性张量 | 第24页 |
| ·挖掘阶段外力的分析计算 | 第24-33页 |
| ·挖掘起始阶段的阻力分析 | 第24-26页 |
| ·挖掘平稳阶段的阻力分析 | 第26-30页 |
| ·挖掘阻力基本方程式有效性的验证 | 第30-33页 |
| ·挖掘机工作装置动力学仿真及分析 | 第33-36页 |
| ·挖掘机三维实体模型建立 | 第33-34页 |
| ·动力学仿真模型建立 | 第34-36页 |
| ·挖掘机工作装置液压系统分析与建模 | 第36-44页 |
| ·单动作阀控缸液压系统建模分析 | 第37-41页 |
| ·单动作阀控缸液压系统性能分析 | 第41-42页 |
| ·复合动作的阀控缸液压系统建模分析 | 第42-44页 |
| ·复合动作的阀控缸液压系统性能分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 3 挖掘机器人轨迹规划研究 | 第45-63页 |
| ·挖掘机器人规划控制方法简介 | 第45页 |
| ·挖掘任务的分解 | 第45-49页 |
| ·挖掘方法简介 | 第45-46页 |
| ·基于启发式搜索方法的挖掘任务分解 | 第46-47页 |
| ·启发式搜索方法的设定 | 第47-48页 |
| ·启发式搜索方法仿真分析 | 第48-49页 |
| ·自主挖掘路径规划技术研究 | 第49-54页 |
| ·路径规划简介 | 第49页 |
| ·基于规则的路径规划 | 第49-50页 |
| ·基于多目标角度最优的路径点插值 | 第50-51页 |
| ·路径规划仿真分析 | 第51-54页 |
| ·挖掘机器人轨迹规划 | 第54-62页 |
| ·最优轨迹规划问题的提出 | 第55页 |
| ·基于时间最优的机器人轨迹规划 | 第55-56页 |
| ·基于B样条曲线的路径点拟合 | 第56-57页 |
| ·基于时间最优的工作装置轨迹规划 | 第57-60页 |
| ·轨迹规划仿真分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 4 PID神经网络解耦控制算法研究 | 第63-81页 |
| ·PID控制及其与神经网络的结合 | 第63-65页 |
| ·传统PID控制策略 | 第63-64页 |
| ·PID控制和神经网络的结合 | 第64-65页 |
| ·PID神经网络的基本形式 | 第65-67页 |
| ·神经元结构 | 第66-67页 |
| ·PID神经网络的结构 | 第67页 |
| ·PID神经网络算法 | 第67-74页 |
| ·多变量PID神经网络控制系统的前向算法 | 第68-69页 |
| ·多变量PID神经网络控制系统的反传学习算法 | 第69-72页 |
| ·多变量PID神经网络控制系统的稳定性分析 | 第72页 |
| ·多变量PID神经网络控制算法的改进 | 第72-73页 |
| ·MPIDNN解耦控制算法有效性验证 | 第73-74页 |
| ·MPIDNN控制算法在挖掘机器人上的运用 | 第74-80页 |
| ·基于MPIDNN的挖掘机自主挖掘电液控制系统设计 | 第74-75页 |
| ·联合仿真分析 | 第75-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 5 自主挖掘实验研究 | 第81-94页 |
| ·实验目的与实验内容 | 第81页 |
| ·实验平台搭建 | 第81-83页 |
| ·下位机控制程序的设计 | 第83-85页 |
| ·自主挖掘实验结果分析 | 第85-93页 |
| ·空载工况下轨迹跟踪实验数据分析 | 第85-88页 |
| ·恒定载荷工况下轨迹跟踪实验数据分析 | 第88-91页 |
| ·实际挖掘工况下轨迹跟踪实验数据分析 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 6 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·研究总结 | 第94-95页 |
| ·研究展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |