| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 前言 | 第12页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 最优控制国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 近似动态规划国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 基于动态规划的最优跟踪控制研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3.4 国内外工业机器人发展现状 | 第19-20页 |
| 1.4 课题研究主要内容 | 第20-22页 |
| 1.5 本章总结 | 第22-24页 |
| 第二章 最优控制方法与实现 | 第24-32页 |
| 2.1 最优控制问题阐述 | 第24-25页 |
| 2.2 最优控制问题求解 | 第25-28页 |
| 2.2.1 线性系统最优控制求解 | 第25-26页 |
| 2.2.2 非线性系统最优控制求解 | 第26-28页 |
| 2.3 最优控制算法仿真分析 | 第28-30页 |
| 2.4 本章总结 | 第30-32页 |
| 第三章 线性未知动态系统最优跟踪控制 | 第32-44页 |
| 3.1 线性系统最优跟踪控制问题描述 | 第32-33页 |
| 3.2 系统未知动态辨识 | 第33-34页 |
| 3.3 最优跟踪控制器设计 | 第34-40页 |
| 3.3.1 系统扩展及线性最优跟踪控制问题描述 | 第35-38页 |
| 3.3.2 数据驱动在线求解代数黎卡提方程 | 第38-40页 |
| 3.4 仿真分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章总结 | 第43-44页 |
| 第四章 非线性未知动态系统自适应最优跟踪控制 | 第44-60页 |
| 4.1 非线性最优跟踪控制问题描述 | 第44-45页 |
| 4.2 非线性系统未知动态辨识 | 第45-49页 |
| 4.2.1 神经网络简述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于自适应神经网络的未知动态辨识 | 第46-49页 |
| 4.3 基于自适应动态规划的最优控制器设计 | 第49-53页 |
| 4.3.1 系统扩展及非线性最优跟踪问题描述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 最优跟踪控制器设计 | 第50-51页 |
| 4.3.3 基于自适应动态规划求解最优跟踪控制律 | 第51-53页 |
| 4.4 闭环系统稳定性分析 | 第53-56页 |
| 4.5 仿真分析 | 第56-58页 |
| 4.6 本章总结 | 第58-60页 |
| 第五章 SCARA机器人系统最优跟踪控制 | 第60-78页 |
| 5.1 机械臂动力学 | 第60-66页 |
| 5.1.1 Lagrange-Euler动力学简介 | 第61-63页 |
| 5.1.2 SCARA机器人动力学方程 | 第63-66页 |
| 5.2 SCARA机器人最优跟踪控制问题 | 第66-72页 |
| 5.2.1 最优跟踪控制问题描述 | 第66-67页 |
| 5.2.2 SCARA机器人系统未知动态估计 | 第67-69页 |
| 5.2.3 最优跟踪控制器设计 | 第69-72页 |
| 5.3 稳定性分析 | 第72-73页 |
| 5.4 仿真验证 | 第73-77页 |
| 5.5 本章总结 | 第77-78页 |
| 第六章 最优跟踪控制在SCARA机器人系统的实验 | 第78-88页 |
| 6.1 SCARA机器人实验平台简介 | 第78-81页 |
| 6.1.1 平台结构简介 | 第78-79页 |
| 6.1.2 控制系统简介 | 第79-81页 |
| 6.2 SCARA机器人最优跟踪控制实验 | 第81-88页 |
| 6.2.1 实验设置 | 第81-83页 |
| 6.2.2 实验结果 | 第83-88页 |
| 第七章 总结与展望 | 第88-92页 |
| 7.1 工作成果及创新点总结 | 第88-89页 |
| 7.2 工作展望 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录一 硕士期间所获科研成果 | 第100-102页 |
| 附录二 硕士期间所参与科研项目 | 第102页 |