基于SA算法的智能控制在机器人控制中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| ·背景和意义 | 第9-10页 |
| ·内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·传统机器人控制 | 第10-13页 |
| ·智能控制 | 第13-14页 |
| ·本文研究的问题 | 第14-15页 |
| 2 机器人运动学 | 第15-33页 |
| ·机器人机械手运动学方程 | 第15-20页 |
| ·机械手连杆的坐标系 | 第15-18页 |
| ·机器人运动方程 | 第18-20页 |
| ·机械手运动方程的求解 | 第20-22页 |
| ·机械手运动的速度分析 | 第22-26页 |
| ·刚体运动的速度 | 第22-23页 |
| ·连杆间速度的转换 | 第23-25页 |
| ·雅可比矩阵 | 第25页 |
| ·刚体运动的加速度 | 第25-26页 |
| ·机器人机械手动力学问题 | 第26-33页 |
| ·刚体的惯性张量 | 第26-27页 |
| ·牛顿-欧拉方程 | 第27页 |
| ·动力学逆问题 | 第27-33页 |
| 3 SA 算法在前向神经网络中的应用 | 第33-50页 |
| ·模拟退火算法概述 | 第33-38页 |
| ·物理退火过程基本原理 | 第33-36页 |
| ·METROPOLIS 准则 | 第36页 |
| ·模拟退火算法的基本思想和步骤 | 第36-38页 |
| ·模拟退火算法的马氏链描述 | 第38-40页 |
| ·模拟退火算法渐进性能的逼近 | 第40-41页 |
| ·模拟退火算法关键参数和操作的设计 | 第41-44页 |
| ·状态产生函数 | 第41-42页 |
| ·状态接受函数 | 第42页 |
| ·初温 | 第42-43页 |
| ·温度更新函数 | 第43页 |
| ·内循环终止准则 | 第43页 |
| ·外循环终止准则 | 第43-44页 |
| ·模拟退火算法的改进 | 第44-46页 |
| ·神经网络的BP+SA 混合优化算法策略研究 | 第46-50页 |
| ·混合优化机制 | 第47页 |
| ·BP+SA 混合优化策略 | 第47-50页 |
| 4 基于SA 算法的机器人模糊神经网络控制 | 第50-78页 |
| ·机器人的模糊控制 | 第50-59页 |
| ·模糊控制器设计的基本方法 | 第51-57页 |
| ·模糊控制器的基本原理 | 第51-53页 |
| ·论域、量化因子、比例因子的选择 | 第53-56页 |
| ·采样时间的选择 | 第56-57页 |
| ·机器人的模糊控制器设计 | 第57-59页 |
| ·机器人的基于SA 算法的模糊神经网络控制 | 第59-69页 |
| ·神经网络基础 | 第60-64页 |
| ·基于SA 算法模糊神经网络控制器设计 | 第64-69页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第65-67页 |
| ·网络学习算法 | 第67-69页 |
| ·仿真实验 | 第69-78页 |
| ·模型匹配仿真实验 | 第69-73页 |
| ·模型失配仿真实验 | 第73-78页 |
| 5 结论 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间已发表的学位论文内容相关的学术论文 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-82页 |
