1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人技术的发展，对机器人柔顺性、灵活性和安全性提出了更高的要求。
传统的刚性驱动器难以满足这些需求，而气动肌肉作为一种新型柔性驱动器，具有功率重量比高、动作灵活、本质安全等优点，近年来在机器人领域得到越来越广泛的应用。
然而，气动肌肉本身具有高度非线性、时变性和强耦合等特性，传统控制方法难以实现对其精确、稳定的控制。
2. 本选题国内外研究状况综述
气动肌肉作为一种新型的柔性驱动器，近年来在机器人、自动化和生物医学工程等领域引起了广泛的关注。
由于其固有的非线性、迟滞和时变特性，精确控制气动肌肉仍然是一个挑战。
为了解决这些问题，国内外学者进行了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.气动肌肉系统建模：建立气动肌肉系统的数学模型，包括气动肌肉的力学模型、气动模型和动力学模型。
2.神经网络滑模控制器设计：设计基于神经网络的自适应滑模控制器，利用神经网络逼近气动肌肉系统的未知动态特性，并通过自适应律在线调整控制器参数。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。
首先，将进行深入的文献调研，了解气动肌肉的特性、建模方法、控制算法以及神经网络和滑模控制理论，为后续研究奠定基础。
其次，将建立精确的气动肌肉数学模型，包括气动模型、动力学模型和摩擦模型等，为控制器设计提供依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将神经网络与自适应滑模控制相结合，提出一种新的气动肌肉控制方法，以解决传统控制方法在气动肌肉控制中存在的精度低、鲁棒性差等问题。
具体而言，本研究的创新点包括：
1.提出一种基于神经网络的气动肌肉自适应滑模控制方法，利用神经网络的非线性逼近能力来逼近气动肌肉系统的未知动态特性，并通过自适应律在线调整控制器参数，以提高控制精度和鲁棒性。
2.设计一种新型的神经网络结构，以提高神经网络的逼近精度和学习速度，并分析神经网络结构参数对控制性能的影响。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘金琨. 滑模变结构控制MATLAB仿真:基本理论与设计方法[M]. 清华大学出版社, 2015.
2. 王耀南, 陈增强, 林威. 气动肌肉驱动机器人系统[M]. 国防工业出版社, 2016.
3. 魏良臣, 王立新, 谢宗武, 等. 基于RBF神经网络的非线性系统滑模控制[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(04): 513-520.
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