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自主农业机器人的神经—模糊建模与故障检测
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自主农业机器人的神经—模糊建模与故障检测
论文目录
第一章 绪论
第15-22页
· API机器人的研究背景
第16-18页
· 课题的研究内容与创新点
第18-19页
· 课题的研究内容
第18页
· 论文的创新点
第18-19页
· 课题的研究方法
第19-20页
· 神经-模糊建模理论
第19页
· 故障检测理论
第19-20页
· 论文的章节安排
第20-22页
第二章 API机器人系统的运动特性与数学模型
第22-34页
· API机器人系统的运动学特性
第22-26页
· API机器人系统的基本坐标系
第23-24页
· 描述API机器人系统运动的关键物理量
第24-25页
· API机器人系统的机械约束:瞬时旋转中心ICR
第25-26页
· 等效轮概念的提出
第26-29页
· 等效转向角β_(eq)
第27-28页
· 等效角速度ω_(eq)
第28-29页
· API机器人系统运动学的解析模型
第29-30页
· API机器人系统运动学的解析模型仿真
第30-33页
· 本章小结
第33-34页
第三章 API机器人系统的神经-模糊模型
第34-53页
· 神经-模糊理论中的基本概念
第34-35页
· 神经-模糊建模理论
第35-37页
· API机器人系统建模的神经-模糊算法
第37-42页
· API机器人系统运动学的神经-模糊模型
第38-39页
· 输入/输出的选择
第39-41页
· 系统辨识和输入/输出数测量据的预处理
第41-42页
· API机器人系统运动学的神经-模糊模型
第42-50页
· 输出ν_x的ANFIS子模型及其Matlab仿真
第45-47页
· 输出ν_y的ANFIS子模型及其Matlab仿真
第47-48页
· 输出ν_θ的ANFIS模型及其Matlab仿真
第48-50页
· 本章小结
第50-53页
· API机器人系统神经-模糊模型的校验
第50-53页
第四章 API机器人系统的故障检测
第53-65页
· 故障检测理论的概述
第53-55页
· API机器人传感器子系统的故障检测
第55-56页
· 基于神经-模糊模型方法的残差生成
第55-56页
· 基于累积和方法的残差评价
第56页
· 对传感器GPS‘无输出’故障的检测
第56-61页
· 对传感器解码器,陀螺仪‘首先解码器输出为零-其次陀螺仪无输出’故障的检测
第61-64页
· 本章小结
第64-65页
第五章 结论
第65-69页
· 课题的创新之处
第65页
· 课题的总结论
第65-67页
· 关于API神经-模糊建模方法的结论
第65-66页
· 基于API机器人神经-模糊模型的故障检测
第66-67页
· 课题的展望
第67-69页
· 课题的可改进之处
第67页
· 今后工作中的建议
第67-69页
参考文献
第69-72页
附录A 神经-模糊建模的理论基础
第72-78页
· 系统辨识
第73-75页
· 结构辨识
第73-74页
· 输入变量的选择
第74页
· 隶属度函数的选择
第74页
· 输入/输出数对的处理
第74-75页
· 划分数据为两部分:输入变量和输出变量
第75页
· 模型的过拟合现象
第75-76页
· 等效角β_(eq)的讨论
第76-78页
附录B 神经-模糊建模方法的算法
第78-85页
· Genfis1和Genfis2的算法
第78-79页
· Genfis1的算法
第78-79页
· Genfis2的算法
第79页
· Anfis的算法
第79-85页
· 误差反馈传播的学习方法
第80-82页
· 最小二乘学习方法
第82-85页
附录C CUSUM检验法
第85-90页
· CUSUM算法的原理
第85-86页
· CUSUM改进算法
第86-87页
· CUSUM试验中参数的初始化
第87-88页
· CUSUM算法的实现
第88-90页
· 在每个采样时刻i
第89页
· CUSUM算法的初始化
第89页
· CUSUM算法的具体实现
第89-90页
致谢
第90-91页
攻读硕士学位期间发表的论文
第91页
攻读硕士学位期间参加的科研项目
第91 页
本篇论文共
91
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