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內容簡介： 本书阐释了如何采用神经网络PD和PID控制来消除积分增益，提出了如何采用半-全局渐近稳定性和局部渐近稳定性选择线性PID增益的显式条件。本书针对具有高增益速度观测器PD控制，给出了采用李雅普诺夫稳定性设计神经网络和模糊补偿器的前沿方法。PID控制中的积分器会降低闭环系统的带宽，导致暂态性能低效，甚至会破坏系统的稳定性，本书在这些系统中引入智能控制将极大地改变生物医学和工业控制工程的现状。 目錄： 第1章 预备知识 1.1 外骨骼机器人 1.2 外骨骼机器人的控制问题 1.3 神经网络与模糊系统 1.4 PD和PID控制 1.4.1 PID参数整定 1.4.2 任务空间的PID控制 1.4.3 PID速度观测器控制 1.5 PD和PID补偿控制 1.6 机器人导纳控制 1.7 外骨骼机器人的路径规划 第2章 稳定PID控制与PID增益的系统整定 2.1 外骨骼机器人的稳定PD和PID控制 2.1.1 稳定PD控制 2.1.2 稳定PID控制 2.2 PID参数的闭环整定 2.2.1 闭环系统的线性化 2.2.2 PD/PID整定 2.2.3 PID增益精调 2.2.4 PID增益的稳定条件 2.3 在外骨骼机器人上的应用 2.4 小结 第3章 任务空间的PID控制 3.1 任务空间的线性PID控制 3.2 线性PID速度观测器控制 3.3 实验结果 3.4 小结 第4章 PD神经网络补偿控制 4.1 PD高增益观测器控制 4.1.1 奇异摄动法 4.1.2 李雅普诺夫法 4.2 PD神经网络补偿控制 4.2.1 PD单层神经网络补偿控制 4.2.2 PD多层前馈神经网络补偿控制 4.3 PD速度估计和神经网络补偿控制 4.4 仿真 4.5 小结 第5章 PID神经网络补偿控制 5.1 稳定神经网络PID控制 5.2 具有速度不可测的神经网络PID控制 5.3 神经网络PID跟踪控制 5.4 神经网络PID的实验结果 5.5 小结 第6章 PD模糊补偿控制 6.1 PD模糊补偿控制 6.2 隶属度函数学习与稳定性分析 6.3 实验比较 6.4 小结 第7章 PD滑模补偿控制 7.1 PD并行神经网络和滑模控制……第8章 任务空间的PID导纳控制第9章 关节空间的PID导纳控制第10章 关节空间的机器人轨迹生成附录参考文献

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