機(jī)器人控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與MATLAB仿真：基本設(shè)計(jì)方法（第2版）

第1章緒論
1.1機(jī)器人控制方法簡(jiǎn)介
1.1.1機(jī)器人常用的控制方法
1.1.2不確定機(jī)器人系統(tǒng)的控制
1.2機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型及其結(jié)構(gòu)特性
1.3基于S函數(shù)的Simulink仿真
1.3.1S函數(shù)簡(jiǎn)介
1.3.2S函數(shù)使用步驟
1.3.3S函數(shù)的基本功能及重要參數(shù)設(shè)定
1.3.4S函數(shù)描述實(shí)例
第2章機(jī)械手PD控制
2.1機(jī)械手獨(dú)立PD控制
2.1.1控制律的設(shè)計(jì)
2.1.2收斂性分析
2.1.3仿真實(shí)例
2.2基于重力補(bǔ)償?shù)臋C(jī)械手PD控制
2.2.1控制律的設(shè)計(jì)
2.2.2控制律分析
2.3基于模型補(bǔ)償?shù)臋C(jī)械手PD控制
2.3.1系統(tǒng)描述
2.3.2控制器的設(shè)計(jì)
2.3.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第3章機(jī)械手神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
3.1一種簡(jiǎn)單的RBF網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂?br />3.1.1問題描述
3.1.2RBF網(wǎng)絡(luò)原理
3.1.3控制算法設(shè)計(jì)與分析
3.1.4仿真實(shí)例
3.2基于RBF網(wǎng)絡(luò)逼近的機(jī)械手自適應(yīng)控制
3.2.1問題的提出
3.2.2基于RBF網(wǎng)絡(luò)逼近的控制器
3.2.3針對(duì)f(x)中各項(xiàng)分別進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
3.2.4仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第4章機(jī)械手模糊自適應(yīng)控制
4.1單力臂機(jī)械手直接自適應(yīng)模糊控制
4.1.1問題描述
4.1.2模糊控制器的設(shè)計(jì)
4.1.3自適應(yīng)律的設(shè)計(jì)
4.1.4仿真實(shí)例
4.2單力臂機(jī)械手間接自適應(yīng)模糊控制
4.2.1問題描述
4.2.2自適應(yīng)模糊滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
4.2.3穩(wěn)定性分析
4.2.4仿真實(shí)例
4.3單級(jí)倒立擺的監(jiān)督模糊控制
4.3.1模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
4.3.2模糊監(jiān)督控制器的設(shè)計(jì)
4.3.3穩(wěn)定性分析
4.3.4仿真實(shí)例
4.4基于模糊補(bǔ)償?shù)臋C(jī)械手自適應(yīng)模糊控制
4.4.1系統(tǒng)描述
4.4.2基于傳統(tǒng)模糊補(bǔ)償?shù)目刂?br />4.4.3基于模型信息已知的模糊補(bǔ)償控制
4.4.4仿真實(shí)例
4.5基于線性矩陣不等式的單級(jí)倒立擺TS模糊控制
4.5.1基于LMI的TS型模糊系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)
4.5.2LMI不等式的設(shè)計(jì)及分析
4.5.3不等式的轉(zhuǎn)換
4.5.4LMI設(shè)計(jì)實(shí)例說(shuō)明
4.5.5單級(jí)倒立擺的TS模型模糊控制
參考文獻(xiàn)
第5章機(jī)械手迭代學(xué)習(xí)控制
5.1迭代學(xué)習(xí)控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.1.1矩陣的跡及初等性質(zhì)
5.1.2向量范數(shù)和矩陣范數(shù)
5.2迭代學(xué)習(xí)控制方法介紹
5.2.1迭代學(xué)習(xí)控制基本原理
5.2.2基本的迭代學(xué)習(xí)控制算法
5.2.3迭代學(xué)習(xí)控制主要分析方法
5.2.4迭代學(xué)習(xí)控制的關(guān)鍵技術(shù)
5.3機(jī)械手軌跡跟蹤迭代學(xué)習(xí)控制仿真實(shí)例
5.3.1控制器的設(shè)計(jì)
5.3.2仿真實(shí)例
5.4線性時(shí)變連續(xù)系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制
5.4.1系統(tǒng)描述
5.4.2控制器設(shè)計(jì)及收斂性分析
5.4.3仿真實(shí)例
5.5任意初始狀態(tài)下的迭代學(xué)習(xí)控制
5.5.1問題的提出
5.5.2控制器的設(shè)計(jì)
5.5.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第6章機(jī)械手反演控制
6.1簡(jiǎn)單反演控制器的設(shè)計(jì)
6.1.1基本原理
6.1.2仿真實(shí)例
6.2單關(guān)節(jié)機(jī)械手的反演控制
6.2.1系統(tǒng)描述
6.2.2反演控制器的設(shè)計(jì)
6.2.3仿真實(shí)例
6.3雙耦合電機(jī)的反演控制
6.3.1系統(tǒng)描述
6.3.2反演控制器的設(shè)計(jì)
6.3.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第7章機(jī)械手滑模控制
7.1機(jī)械手動(dòng)力學(xué)模型及特性
7.2基于計(jì)算力矩法的滑?？刂?br />7.2.1系統(tǒng)描述
7.2.2控制律的設(shè)計(jì)
7.2.3仿真實(shí)例
7.3基于輸入輸出穩(wěn)定性理論的滑?？刂?br />7.3.1系統(tǒng)描述
7.3.2控制律的設(shè)計(jì)
7.3.3仿真實(shí)例
7.4基于LMI的指數(shù)收斂非線性干擾觀測(cè)器的控制
7.4.1非線性干擾觀測(cè)器的問題描述
7.4.2非線性干擾觀測(cè)器的設(shè)計(jì)
7.4.3LMI不等式的求解
7.4.4計(jì)算力矩法的滑模控制
7.4.5仿真實(shí)例
7.5欠驅(qū)動(dòng)兩桿機(jī)械臂Pendubot滑?？刂?br />7.5.1Pendubot控制問題
7.5.2Pendubot機(jī)械臂建模
7.5.3Pendubot動(dòng)力學(xué)模型
7.5.4Pendubot模型的分析
7.5.5滑模控制律的設(shè)計(jì)
7.5.6閉環(huán)穩(wěn)定性分析
7.5.7基于Hurwitz的參數(shù)設(shè)計(jì)
7.5.8仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第8章機(jī)械手自適應(yīng)魯棒控制
8.1單力臂機(jī)械系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)控制
8.1.1問題描述
8.1.2魯棒模型參考自適應(yīng)控制
8.1.3仿真實(shí)例
8.2二級(jí)倒立擺的H∞魯棒控制
8.2.1系統(tǒng)的描述
8.2.2基于LMI的控制律的設(shè)計(jì)
8.2.3二級(jí)倒立擺系統(tǒng)的描述
8.2.4仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第9章機(jī)械手末端軌跡及力的連續(xù)切換滑?？刂?br />9.1基于雙曲正切函數(shù)切換的滑模控制
9.1.1雙曲正切函數(shù)的特性
9.1.2仿真實(shí)例
9.1.3基于雙曲正切函數(shù)的滑?？刂?br />9.1.4仿真實(shí)例
9.2基于位置動(dòng)力學(xué)模型的機(jī)械手末端軌跡滑?？刂?br />9.2.1工作空間直角坐標(biāo)與關(guān)節(jié)角位置的轉(zhuǎn)換
9.2.2機(jī)械手在工作空間的建模
9.2.3滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
9.2.4仿真實(shí)例
9.3基于角度動(dòng)力學(xué)模型的機(jī)械手末端軌跡滑?？刂?br />9.3.1機(jī)械手在工作空間的建模
9.3.2工作空間直角坐標(biāo)與關(guān)節(jié)角位置的轉(zhuǎn)換
9.3.3滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
9.3.4仿真實(shí)例
9.4工作空間中雙關(guān)節(jié)機(jī)械手末端的阻抗滑?？刂?br />9.4.1問題的提出
9.4.2阻抗模型的建立
9.4.3滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
9.4.4仿真實(shí)例
9.4.5仿真中的代數(shù)環(huán)問題
9.5受約束條件下雙關(guān)節(jié)機(jī)械手末端力及關(guān)節(jié)角度的滑模控制
9.5.1問題的提出
9.5.2模型的降階
9.5.3控制律的設(shè)計(jì)
9.5.4穩(wěn)定性分析
9.5.5仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第10章重復(fù)控制的基本原理及設(shè)計(jì)方法
10.1重復(fù)控制的基本原理
10.1.1重復(fù)控制的理論基礎(chǔ)
10.1.2基本的重復(fù)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.1.3基本重復(fù)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
10.1.4仿真實(shí)例
10.2一種具有多路周期指令信號(hào)的數(shù)字重復(fù)控制
10.2.1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
10.2.2控制器的設(shè)計(jì)方法
10.2.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第11章機(jī)械手容錯(cuò)控制
11.1執(zhí)行器容錯(cuò)的輸入受限控制
11.1.1系統(tǒng)描述
11.1.2控制器的設(shè)計(jì)及分析
11.1.3仿真實(shí)例
11.2傳感器和執(zhí)行器同時(shí)容錯(cuò)的反演自適應(yīng)控制
11.2.1系統(tǒng)描述
11.2.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
11.2.3仿真實(shí)例
11.3傳感器和執(zhí)行器同時(shí)容錯(cuò)的RBF網(wǎng)絡(luò)輸入受限控制
11.3.1系統(tǒng)描述
11.3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
11.3.3控制器的設(shè)計(jì)及分析
11.3.4仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第12章基于事件驅(qū)動(dòng)的機(jī)械手反演控制
12.1基于固定閾值的事件驅(qū)動(dòng)反演控制
12.1.1基本原理
12.1.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
12.1.3時(shí)間驅(qū)動(dòng)有限次觸發(fā)分析
12.1.4仿真實(shí)例
12.2基于時(shí)變閾值的事件驅(qū)動(dòng)反演控制
12.2.1基本原理
12.2.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
12.2.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第13章基于輸入延遲的機(jī)械手控制
13.1帶有輸入延遲的輸入受限控制
13.1.1系統(tǒng)描述
13.1.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
13.1.3仿真實(shí)例
13.2基于干擾觀測(cè)器且?guī)в休斎胙舆t的輸入受限控制
13.2.1系統(tǒng)描述
13.2.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
13.2.3仿真實(shí)例
13.3基于狀態(tài)觀測(cè)器的輸入延遲控制
13.3.1系統(tǒng)描述
13.3.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
13.3.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第14章基于執(zhí)行器量化的控制
14.1基于執(zhí)行器容錯(cuò)的控制輸入量化控制
14.1.1系統(tǒng)描述
14.1.2量化控制器的設(shè)計(jì)與分析
14.1.3仿真實(shí)例
14.2基于狀態(tài)觀測(cè)器的輸入量化反饋控制
14.2.1系統(tǒng)描述
14.2.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
14.2.3仿真實(shí)例
14.3基于狀態(tài)觀測(cè)器的輸入輸出量化反饋控制
14.3.1系統(tǒng)描述
14.3.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
14.3.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第15章基于控制方向未知的控制
15.1基本知識(shí)
15.2基于控制方向未知的狀態(tài)跟蹤
15.2.1系統(tǒng)描述
15.2.2控制律的設(shè)計(jì)
15.2.3仿真實(shí)例
15.3控制方向未知的反演控制
15.3.1系統(tǒng)描述
15.3.2控制律的設(shè)計(jì)及分析
15.3.3仿真實(shí)例
15.4控制方向未知的自適應(yīng)反演控制
15.4.1系統(tǒng)描述
15.4.2控制律的設(shè)計(jì)與分析
15.4.3仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)
第16章多智能體系統(tǒng)一致性控制的設(shè)計(jì)與分析
16.1多智能體系統(tǒng)介紹
16.1.1多智能體系統(tǒng)特點(diǎn)
16.1.2多智能體系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域
16.1.3多智能體系統(tǒng)在機(jī)器人控制中的應(yīng)用
16.1.4多智能體控制展望
16.2一階多智能體系統(tǒng)的一致性控制
16.2.1系統(tǒng)描述
16.2.2控制器的設(shè)計(jì)
16.2.3穩(wěn)定性分析
16.2.4仿真實(shí)例
16.3非線性多智能體系統(tǒng)一致性控制
16.3.1問題描述
16.3.2控制器的設(shè)計(jì)與分析
16.3.3仿真實(shí)例
16.4線性多智能體系統(tǒng)一致性控制
16.4.1系統(tǒng)描述
16.4.2控制律的設(shè)計(jì)
16.4.3仿真實(shí)例
16.5基于RBF網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)一致性控制
16.5.1系統(tǒng)描述
16.5.2基于RBF網(wǎng)絡(luò)逼近f(??)的滑?？刂?br />16.5.3控制律的設(shè)計(jì)
16.5.4仿真實(shí)例
參考文獻(xiàn)