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多轴运动下的轮廓跟踪误差控制与补偿方法研究
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多轴运动下的轮廓跟踪误差控制与补偿方法研究
论文目录
摘要
第1-9 页
ABSTRACT
第9-12 页
致谢
第12-16 页
插图清单
第16-19 页
表格清单
第19-20 页
第一章 绪论
第20-36 页
§· 机器人控制器功能和组成
第21-22 页
§· PUMA机器人控制器硬件配置及结构
第22-23 页
§· PUMA机器人控制器软件系统的工作原理
第23-24 页
§· 机器人关节伺服控制
第24-27 页
§· 机器人的轨迹控制
第27-29 页
§· 机器人的力控制
第29-30 页
§· PUMA机器人控制器的改造经验
第30-32 页
§· 机器人现代控制技术
第32-36 页
第二章 轮廓误差形成机理及控制策略分析
第36-52 页
§· 运动控制系统介绍
第36-37 页
§· 运动轨迹的控制原理
第37-38 页
§· 伺服系统的动静态特性对轨迹精度影响的机理
第38-44 页
§· 各轴参数之间的匹配关系对轮廓误差的影响
第39-41 页
§· 系统动态特性对轮廓误差的影响
第41-44 页
§· 运动控制系统中的两种误差机理分析
第44-45 页
§· 运动控制系统中轨迹误差的控制策略
第45-48 页
§· 本选题的任务和主要工作
第48-52 页
第三章 基于神经网络的轮廓误差复合控制研究
第52-86 页
§· 基于神经网络的前馈复合控制的思想
第52-53 页
§· 基于神经网络的复合控制系统模型的建立
第53-70 页
§· 多轴系统中单个轴模型的确定
第53-55 页
§· 复合控制
第55-56 页
§· 神经网络
第56-59 页
§· 典型的前向神经网络
第59-63 页
§· 用神经网络进行控制对象逆模型的辨识
第63-70 页
§· 网络模型和结构的选择
第65-67 页
§· 快速学习算法的研究和收敛性分析
第67-68 页
§· 激励信号的选择
第68-70 页
§· 用混合遗传算法实现神经网络快速训练的研究
第70-76 页
§· 遗传算法介绍
第70-72 页
§· 遗传算法的概要
第70-71 页
§· 遗传算法的运算过程
第71-72 页
§· 用混合遗传算法实现神经网络的训练
第72-76 页
§· 混合遗传算法的原理
第72-73 页
§· 混合遗传算法的策略
第73-75 页
§· 混合遗传算法(HGA)和误差反向传播算法(BP)的比较
第75-76 页
§· 仿真与结果
第76-86 页
§· 样本数据的采集
第76 页
§· 用样本数据辨识控制对象的正模型
第76-77 页
§· 一阶数字前馈控制
第77-79 页
§· 基于动态前向BP网络进行控制对象逆模型辨识和前馈控制
第79-81 页
§· 基于状态网络的控制对象逆模型辨识和前馈控制
第81-86 页
第四章 模糊神经网络控制器及其算法
第86-110 页
§· 概述
第86 页
§· 模糊神经网络理论
第86-94 页
§· 模糊控制理论
第86-91 页
§· 模糊控制器的设计原则
第91 页
§· 模糊控制器的常规设计方法
第91-92 页
§· 模糊系统的一般关系式
第92-94 页
§· 模糊控制和神经网络的融合
第94-110 页
§· 两者结合的基本方式
第94-95 页
§· 模糊神经网络的结构
第95-101 页
§· 基于常规模型的模糊神经网络
第96-98 页
§· 基于T-S模型的模糊神经网络
第98-101 页
§· 网络的学习算法
第101-110 页
第五章 基于模糊神经网络的轮廓误差附加补偿控制策略研究
第110-126 页
§· 概述
第110-111 页
§· 耦合轮廓误差补偿器结构设计
第111-119 页
§· 轮廓误差的实时计算
第112-113 页
§· 模糊神经网络轮廓误差动态分配器结构
第113-116 页
§· 神经网络的训练方法
第116-119 页
§· 仿真与结论
第119-126 页
第六章 基于干扰观测器的轮廓误差控制策略研究
第126-145 页
§· 概述
第126-128 页
§· 干扰观测器设计原理
第128-130 页
§· 基于干扰观测器的PID的轮廓误差控制研究
第130-134 页
§· 系统结构模型
第130 页
§· 系统控制模型
第130-132 页
§· 系统仿真与结论
第132-134 页
§· 基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制研究
第134-145 页
§· 系统结构模型
第134-136 页
§· 基于干扰动态补偿器结构的控制模型
第136-139 页
§· 仿真与结论
第139-145 页
第七章 结束语
第145-149 页
博士期间主要工作成绩
第149-150页
本篇论文共
150
页,
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。
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