基于精度补偿应用的机器人柔性自动钻铆集成控制技术



基于精度补偿应用的机器人柔性自动钻铆集成控制技术

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基于精度补偿应用的机器人柔性自动钻铆集成控制技术

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
注释表	第13-14页
缩略词	第14-15页
第一章绪论	第15-28页
· 研究背景和意义	第15-16页
· 机器人精度补偿技术研究现状	第16-22页
· 精度补偿技术国外研究现状	第17-19页
· 精度补偿技术国内研究现状	第19-21页
· 精度补偿技术现状总结	第21-22页
· 机器人自动钻铆控制系统研究现状	第22-26页
· 机器人自动钻铆控制系统国外研究现状	第22-24页
· 机器人自动钻铆控制系统国内研究现状	第24-25页
· 机器人自动钻铆控制系统现状总结	第25-26页
· 论文结构和主要内容安排	第26-28页
第二章系统需求分析与总体控制方案	第28-39页
· 引言	第28页
· 系统组成和工作流程	第28-32页
· 系统组成	第28-29页
· 现场坐标系	第29-30页
· 系统工作流程	第30-31页
· 系统需求分析	第31-32页
· 系统硬件拓扑结构	第32-35页
· 硬件系统模块化集成技术	第32-33页
· 机器人子系统	第33-34页
· 电气控制子系统	第34-35页
· 系统分层化软件组态	第35-38页
· 分层化软件组态设计	第35-36页
· 上位规划层	第36页
· 运动控制层	第36-37页
· 外部感知层	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第三章基于误差相似度的机器人精度补偿技术	第39-58页
· 引言	第39页
· 机器人运动学模型和误差分析	第39-45页
· 机器人运动学建模	第39-41页
· 机器人运动学误差分析	第41-45页
· 基于误差相似度的空间网格化原理性分析	第45-47页
· 误差相似度	第45-46页
· 基于误差相似度的运动学误差模型建立	第46-47页
· 参数辨识	第47-50页
· 空间网格化L-M参数辨识	第47-50页
· 扩展卡尔曼滤波参数辨识	第50页
· ADABOOST_BP算法残余误差辨识	第50-55页
· Ada Boost_BP算法	第50-53页
· 残余误差辨识	第53-55页
· 补偿策略	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
第四章构架和构件复用的开放式控制软件开发	第58-74页
· 引言	第58页
· 控制系统功能分析和任务分析	第58-61页
· 控制系统整体任务分析	第58-59页
· 软件需求分析	第59-61页
· 基于构架和构件的软件开发和复用	第61-73页
· 软件构架全生命周期模型	第61-64页
· UML类图设计	第64页
· 可复用核心构件开发	第64-68页
· 应用软件层开发	第68-73页
· 本章小结	第73-74页
第五章系统实验验证	第74-91页
· 引言	第74页
· 双机器人系统开发实验平台	第74-76页
· 双机器人自动钻铆系统硬件平台搭建	第74-75页
· 基于构架和构件复用的软件平台开发及实验	第75-76页
· 机器人运动学标定和精度补偿实验	第76-87页
· 实验平台	第76-77页
· 坐标系建立	第77页
· 网格化精度补偿试验	第77-83页
· 无网格精度补偿试验	第83-84页
· 残余误差辨识精度补偿试验	第84-87页
· 双机器人运动学标定	第87-89页
· 结合精度补偿应用的系统精度实验	第89-90页
· 本章小结	第90-91页
第六章总结和展望	第91-93页
· 研究总结	第91-92页
· 研究展望	第92-93页
参考文献	第93-99页
致谢	第99-100页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第100页

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