| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于预测模型的力觉临场感遥操作系统相关技术研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 环境模型及参数辨识技术研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 人工神经网络技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 从端柔顺控制技术研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 环境建模及参数辨识技术研究 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 环境模型建模方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 环境动力学模型分类 | 第21-23页 |
| 2.2.2 混合环境动力学模型 | 第23-24页 |
| 2.3 KV模型参数辨识 | 第24-29页 |
| 2.4 HC模型参数辨识 | 第29-35页 |
| 2.5 混合环境建模实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于遗传算法优化BP神经网络的非线性环境建模 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 基于遗传算法优化的BP神经网络建模机理 | 第37-41页 |
| 3.2.1 BP神经网络的遗传算法优化 | 第38-40页 |
| 3.2.2 BP神经网络学习算法 | 第40-41页 |
| 3.3 基于遗传算法优化的BP神经网络模型 | 第41-44页 |
| 3.3.1 非线性环境建模机理 | 第42-43页 |
| 3.3.2 基于遗传算法优化的BP级联神经网络结构 | 第43-44页 |
| 3.4 神经网络性能验证实验与分析 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 从端力跟踪控制技术研究 | 第50-68页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 基于位置的阻抗控制算法力误差原因分析 | 第50-52页 |
| 4.3 基于变阻抗内环的力外环控制算法 | 第52-55页 |
| 4.3.1 自适应力跟踪阻抗算法 | 第52-54页 |
| 4.3.2 基于变阻抗内环的力外环算法 | 第54-55页 |
| 4.4 基于变阻抗内环的力外环算法稳定性分析 | 第55-56页 |
| 4.5 基于变阻抗内环的力外环控制算法实验验证 | 第56-67页 |
| 4.5.1 实物验证平台总体结构 | 第56-57页 |
| 4.5.2 实物验证平台硬件搭建 | 第57-59页 |
| 4.5.3 实物验证平台软件搭建 | 第59-62页 |
| 4.5.4 力跟踪控制实验结果与分析 | 第62-67页 |
| 4.6 本章小节 | 第67-68页 |
| 第五章 力觉临场感遥操作系统综合实验验证 | 第68-76页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 单自由度连续接触实验 | 第68-73页 |
| 5.3 三自由度模拟擦拭任务实验 | 第73-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |
