| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 网络遥操作机器人国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 网络遥操作机器人国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网络遥操作机器人国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 网络遥操作机器人控制中存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3.1 时延对稳定性的影响 | 第11页 |
| 1.3.2 时延对透明性的影响 | 第11-12页 |
| 1.4 网络遥操作机器人时延控制方法 | 第12-13页 |
| 1.4.1 无源性理论控制 | 第12页 |
| 1.4.2 滑模控制 | 第12页 |
| 1.4.3 H_∞控制 | 第12-13页 |
| 1.4.4 自适应控制 | 第13页 |
| 1.4.5 预测控制 | 第13页 |
| 1.5 本文主要研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 第2章 网络遥操作机器人系统模型及控制理论 | 第15-23页 |
| 2.1 网络遥操作机器人系统结构 | 第15页 |
| 2.2 网络遥操作机器人动力学模型与状态方程 | 第15-19页 |
| 2.2.1 主从端遥操作机器人动力学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 工作环境动力学模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 网络遥操作机器人的状态空间方程 | 第18-19页 |
| 2.3 预测控制 | 第19-21页 |
| 2.4 灰色模型 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 网络时延特性分析、测试与预测 | 第23-42页 |
| 3.1 网络传输时延 | 第23-24页 |
| 3.2 网络遥操作机器人系统时延测试方法 | 第24页 |
| 3.3 时延测试及分析 | 第24-27页 |
| 3.4 网络时延预测 | 第27-36页 |
| 3.4.1 基于AR模型的时延预测 | 第28-30页 |
| 3.4.2 基于神经网络的时延预测 | 第30-33页 |
| 3.4.3 基于灰色模型的时延预测 | 第33-36页 |
| 3.5 时延预测结果及分析 | 第36-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 网络遥操作机器人系统的预测控制及仿真 | 第42-58页 |
| 4.1 网络遥操作机器人系统架构设计 | 第42-44页 |
| 4.2 主端改进的广义预测控制控制器设计 | 第44-46页 |
| 4.3 从端PID控制器设计 | 第46-47页 |
| 4.4 基于时延预测的网络遥操作机器人预测控制仿真 | 第47-57页 |
| 4.4.1 基于波变量的双边PID控制 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验模型及参数 | 第49-53页 |
| 4.4.3 无时延情况下的仿真实验 | 第53-54页 |
| 4.4.4 随机时延情况下的仿真实验 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 结论 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 基金支持 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间科研成果 | 第67-68页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68页 |