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基于X-Y平台的摩擦补偿理论研究
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基于X-Y平台的摩擦补偿理论研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-7 页
目录第7-9 页
第1章 序言第9-22 页
　　· 选题的意义第9-15 页
　　　　· 摩擦的特性第10-12 页
　　　　　　· 摩擦的产生第10-11 页
　　　　　　· 摩擦的动特性第11-12 页
　　　　· 摩擦在伺服控制中的影响第12-15 页
　　· 国内外研究现状第15-20 页
　　　　· 摩擦模型第15-20 页
　　　　　　· 静态模型第15-16 页
　　　　　　· 动态模型第16-18 页
　　　　　　· 非模型补偿第18-19 页
　　　　　　· 基于模型的补偿第19-20 页
　　· 论文研究的主要内容第20-22 页
第2章 X-Y 平台的动力学模型以及理论基础第22-30 页
　　· X-Y 平台系统结构第22 页
　　· 理论基础第22-29 页
　　　　· 李亚普诺夫稳定性原理第22-24 页
　　　　· 模糊系统概述第24-26 页
　　　　　　· 模糊控制系统的组成及其基本原理第24-26 页
　　　　　　· 万能逼近定理第26 页
　　　　· RBF 神经网络概述第26-28 页
　　　　　　· RBF 神经网络第26-27 页
　　　　　　· RBF 网络函数估计第27-28 页
　　　　　　· RBF 网络的学习方法第28 页
　　　　· 数学预备知识第28-29 页
　　· 本章小结第29-30 页
第3章 动态摩擦模型仿真第30-35 页
　　· 引言第30 页
　　· 动态LuGre 模型的仿真第30-34 页
　　　　· 摩擦模型与系统模型第31 页
　　　　· 问题分析第31-32 页
　　　　· 程序实现第32-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第4章 自适应模糊摩擦补偿第35-44 页
　　· 引言第35 页
　　· 基于模糊规则的自适应摩擦补偿第35-37 页
　　　　· 模糊补偿器第36-37 页
　　　　· 假设条件第37 页
　　· 模糊控制器及自适应律设计第37-42 页
　　　　· 系统及控制器第37-38 页
　　　　· 证明第38-42 页
　　　　　　· 系统稳定性证明第40 页
　　　　　　· 参数有界性证明第40-41 页
　　　　　　· 渐近收敛性证明第41-42 页
　　· 仿真研究第42-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第5章 基于Backstepping 方法的自适应模糊摩擦补偿第44-52 页
　　· 引言第44 页
　　· 指数摩擦模型与自适应模糊补偿第44-47 页
　　　　· 考虑摩擦的伺服系统第45 页
　　　　· 模糊补偿器第45-47 页
　　· 自适应控制器的设计第47-49 页
　　· 仿真研究第49-51 页
　　· 本章小结第51-52 页
第6章 基于RBF 网络的自适应鲁棒摩擦补偿第52-60 页
　　· 引言第52 页
　　· LuGre 摩擦模型以及基于神经网络的观测器第52-54 页
　　　　· LuGre 模型第52-53 页
　　　　· 基于RBF 神经网络的稳态非线性摩擦估计第53 页
　　　　· 观测器的构造第53-54 页
　　· 基于Backstepping 方法的控制器设计第54-58 页
　　　　· 几点假设第54-55 页
　　　　· 控制器设计第55-58 页
　　· 仿真研究第58-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
结论第60-62 页
参考文献第62-66 页
攻读硕士学位期间所发表的论文第66-67 页
致谢第67页

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