比例-积分-微分（PID）控制器广泛应用于国防武器装备、流程工业过程、生物医疗和工业机器人的控制系统中。本书针对外骨骼机器人，提出了比其他基于模型的补偿更易实现的新型PD/PID智能补偿控制器，简要介绍了外骨骼机器人、神经网络与模糊系统、PD和PID控制等预备知识，详尽论述了稳定PID控制与PID增益整定、PD/PID神经网络补偿控制、PD模糊补偿控制、PD滑模补偿控制、机器人任务空间/关节空间PID导纳控制、关节空间的机器人轨迹生成等内容，并针对这些内容进行了详实的稳定性分析，确保控制过程的安全性和可靠性。本书的创新之处在于阐述了面向生物医学和工业机器人应用的新型PD/PID控制器，进行了针对工业线性PID控制器的稳定性分析，给出了面向外骨骼机器人的PD/PID控制器的实际应用解决方案，表明了采用PD/PID智能补偿控制策略是如何比其他基于模型的补偿策略更为有效。
   本书读者包括生物医学工程师、生物机电、生物力学、机器人学、生物技术、医学工程、机电工程、卫生科学与技术研究人员，以及生物机电专业本科和研究生课程的学生，以及进行国防装备论证、研制和开发的相关部门的管理人员和工程技术人员。同时，本书还适合于从事智能控制、人工智能等不同学科领域的实践者与研究者进行自学。

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
 

7.2  PD串行神经网络和滑模控制
 

7.3  仿真
 

7.4  小结 

第8章  任务空间的PID导纳控制
 

8.1  通过导纳控制的人-机合作
 

8.2  任务空间的PID导纳控制 

8.3  任务空间PID导纳神经网络补偿控制
 

8.4  导纳PD雅可比近似控制

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