| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-18页 |
| ·仿人机器人的研究现状 | 第9-12页 |
| ·仿人机器人关节控制技术的发展 | 第12-15页 |
| ·变伺服系统研究现状 | 第15-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 负载变化对控制性能的影响 | 第19-30页 |
| ·仿人机器人的伺服控制系统 | 第19-21页 |
| ·单关节伺服系统的数学模型 | 第21-24页 |
| ·负载变化对伺服系统性能的影响 | 第24-30页 |
| ·负载转矩对伺服系统性能的影响 | 第25-27页 |
| ·负载转动惯量对伺服系统性能的影响 | 第27-30页 |
| 第3章 基于神经网络的负载自适应控制研究 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·神经元模型以及 BP 神经网络 | 第30-34页 |
| ·神经元模型 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第33-34页 |
| ·基于 BP 神经网络的参数自整定 PID 控制器 | 第34-42页 |
| ·BP-PID 控制器的结构 | 第35-36页 |
| ·BP-PID 控制器权值自学习的实现 | 第36-39页 |
| ·基于 S 函数的 BP-PID 控制器仿真模型 | 第39-42页 |
| ·基于神经网络离线整定的 PID 控制器 | 第42-45页 |
| 第4章 负载自适应伺服控制系统设计 | 第45-57页 |
| ·伺服系统硬件设计 | 第45-53页 |
| ·DSP 主控单元 | 第45-46页 |
| ·电源转换电路 | 第46-49页 |
| ·电流信号采集 | 第49-50页 |
| ·速度位置信号采集 | 第50-52页 |
| ·驱动模块 | 第52-53页 |
| ·伺服系统软件设计 | 第53-57页 |
| ·SVPWM 控制 | 第53-55页 |
| ·速度闭环的软件实现 | 第55-56页 |
| ·电流闭环的软件实现 | 第56-57页 |
| 第5章 实验 | 第57-74页 |
| ·负载自适应系统仿真实验 | 第57-67页 |
| ·空载条件下的速度响应 | 第58-59页 |
| ·变负载转矩条件下的速度响应 | 第59-61页 |
| ·变转动惯量条件下的速度响应 | 第61-63页 |
| ·变负载转矩和变转动惯量条件下的速度响应 | 第63-67页 |
| ·负载自适应系统的实物实验 | 第67-74页 |
| ·变负载实验平台 | 第67-68页 |
| ·负载自适应关节控制器 | 第68页 |
| ·关节控制器变负载控制实验 | 第68-74页 |
| 第6章 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |