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第1章 绪论1

1.1 课题的研究背景及意义1

1.2 可重构模块机器人的国内外研究现状3

1.2.1 国外的研究现状3

1.2.2 国内的研究现状5

1.3 可重构模块机器人研究的关键问题9

1.3.1 运动学建模9

1.3.2 动力学建模10

1.3.3 轨迹跟踪控制11

1.3.4 力控制11

1.3.5 主动容错控制13

1.3.6 构形优化14

1.4 本书的主要内容15

第2章 可重构模块机器人运动学与动力学建模17

2.1 引言17

2.2 基于旋量理论的可重构模块机器人正运动学的指数积公式18

2.3 基于模拟退火遗传算法的逆运动学求解19

2.3.1 目标函数20

2.3.2 模拟退火机制的遗传算法20

2.3.3 算法流程22

2.3.4 仿真研究22

2.4 可重构模块机器人的动力学23

2.5 本章小结28

第3章 可重构模块机器人构形优化方法29

3.1 引言29

3.2 基于ACPGA的受限可重构模块机器人模块及最优构形设计30

3.2.1 可重构模块机器人模块的划分30

3.2.2 构形空间的计算32

3.2.3 装配构形表达32

3.2.4 构形的评价标准33

3.2.5 构形优化34

3.2.6 改进PSO求解逆运动学的过程36

3.2.7 计算实例37

3.3 总结39

第4章 可重构模块机器人自适应迭代学习控制40

4.1 迭代学习控制简介40

4.1.1 算法的稳定性和收敛性40

4.1.2 初始值41

4.1.3 鲁棒性41

4.1.4 学习速度41

4.2 问题描述42

4.3 自适应迭代学习控制器设计43

4.4 仿真47

第5章 基于软测量的可重构模块机器人力／位置控制50

5.1 引言50

5.2 基于软测量的力／位置混合控制51

5.2.1 控制器设计及稳定性分析51

5.2.2 仿真结果56

5.3 基于软测量的可重构模块机器人分散阻抗力控制58

5.3.1 分散阻抗力控制器设计58

5.3.2 仿真结果63

5.4 结论65

第6章 基于ACPGA的可重构模块机器人非脆弱鲁棒分散力／位置控制66

6.1 引言66

6.2 问题描述67

6.3 非脆弱鲁棒分散力／位置控制器设计68

6.3.1 控制器设计及证明68

6.3.2 基于ACPGA的非脆弱分散控制器的求解71

6.4 数值仿真73

6.5 结论77

第7章 基于滑模观测器的容错控制器设计78

7.1 引言78

7.2 执行器和传感器故障检测78

7.2.1 基于自适应神经网络的观测器设计78

7.2.2 稳定性分析82

7.2.3 仿真结果84

7.3 基于多滑模观测器的故障隔离88

7.3.1 观测器设计88

7.3.2 稳定性分析90

7.3.3 仿真结果93

7.4 容错控制器设计96

7.4.1 基于双闭环积分滑模的容错控制96

7.4.2 稳定性分析99

7.4.3 仿真结果101

第8章 总结103

参考文献105