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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

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