| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-12页 |
| ·力/位置控制概述 | 第12-16页 |
| ·自由运动的控制 | 第12-14页 |
| ·受限运动的控制 | 第14-16页 |
| ·智能控制新策略 | 第16-18页 |
| ·本课题研究的意义和内容 | 第18-21页 |
| ·研究意义 | 第18页 |
| ·研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 预备知识 | 第21-33页 |
| ·数学知识 | 第21-22页 |
| ·稳定性的基本概念及相关定理 | 第22-24页 |
| ·仿真知识 | 第24-26页 |
| ·仿真的概念 | 第24-25页 |
| ·MATLAB 语言简介 | 第25-26页 |
| ·鲁棒控制理论 | 第26-27页 |
| ·模糊控制理论 | 第27-28页 |
| ·神经网络控制理论 | 第28-29页 |
| ·最优控制理论 | 第29-30页 |
| ·平台系统的数学模型 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于改进神经网络的X-Y 定位平台自适应控制 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·实验系统及模型 | 第34-35页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第35-36页 |
| ·遗传算法和神经网络 | 第36-39页 |
| ·基本遗传算法 | 第36-38页 |
| ·神经网络的遗传算法 | 第38-39页 |
| ·基于改进神经网络的鲁棒自适应控制器 | 第39-41页 |
| ·控制器的设计 | 第39-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于自适应模糊与CMAC 并行的X-Y 平台力/位置控制 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·模糊控制原理 | 第44-46页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第44-45页 |
| ·模糊条件与模糊控制规则 | 第45-46页 |
| ·小脑模型神经网络的结构和工作原理 | 第46-49页 |
| ·控制系统的设计 | 第49-51页 |
| ·自适应模糊控制器的设计 | 第49页 |
| ·自适应模糊与CMAC 并行控制器的设计 | 第49-51页 |
| ·自适应模糊与CMAC 并行控制器的平台力/位置控制系统 | 第51-52页 |
| ·仿真研究与结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于模糊CMAC 神经网络的X-Y 定位平台自适应力控制 | 第55-71页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·模糊CMAC 神经网络 | 第56-59页 |
| ·模糊CMAC 神经网络结构 | 第56-59页 |
| ·模糊CMAC 学习算法 | 第59页 |
| ·平台控制器的设计 | 第59-64页 |
| ·模糊推理规则的实现 | 第64-67页 |
| ·仿真研究 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 X-Y 平台的力/位置阻抗控制 | 第71-83页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·阻抗控制概念 | 第72-74页 |
| ·阻抗控制原理 | 第74-75页 |
| ·基于模糊神经网络的阻抗控制 | 第75-79页 |
| ·基于位置的阻抗控制 | 第75-77页 |
| ·基于力矩的阻抗控制 | 第77-79页 |
| ·仿真研究 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 作者简介 | 第93页 |
