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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

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