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第1章 绪论1

1.1自适应控制的概念1

1.1.1自适应控制系统的任务1

1.1.2自适应控制系统的定义2

1.2自适应控制系统的类型3

1.2.1模型参考自适应控制系统3

1.2.2自校正控制系统4

1.2.3自寻优控制系统5

1.2.4其他自适应控制系统5

1.3自适应控制的理论问题6

1.4自适应控制的应用概况7

参考文献8

第2章 自适应控制的理论基础9

2.1 Lyapunov稳定性理论9

2.1.1稳定性定义9

2.1.2 Lyapunov直接法的基本定理13

2.1.3按首次近似决定稳定性20

2.2正实性和正实引理24

2.2.1正实函数24

2.2.2正实函数矩阵25

2.2.3连续系统和离散系统的正实引理26

2.3超稳定性理论27

2.3.1超稳定性的基本概念27

2.3.2超稳定性定理28

2.4实时参数估计30

2.4.1系统辨识的基本概念30

2.4.2被控对象的离散时间模型32

2.4.3参数估计的最小二乘算法34

2.4.4慢时变参数的递推估计40

2.4.5闭环系统辨识40

2.5随机控制基础43

2.5.1随机控制问题43

2.5.2随机控制策略44

2.5.3随机控制的结构特性46

习题47

参考文献48

第3章 模型参考自适应控制系统49

3.1模型参考自适应系统的设计问题49

3.1.1模型参考自适应系统的结构类型和数学描述49

3.1.2模型参考自适应系统设计问题的提法50

3.2局部参数最优化设计方法52

3.2.1具有增益可调的MIT律的设计52

3.2.2具有多个可调参数的MIT律的设计54

3.2.3 MIT方案的稳定性55

3.3用Lyapunov稳定性理论设计模型参考自适应系统56

3.3.1模型参考自适应控制系统的设计56

3.3.2设计举例58

3.4基于超稳定性理论的模型参考自适应系统设计59

3.4.1设计的基本思路59

3.4.2用状态变量描述的自适应系统设计60

3.4.3基于输入-输出描述的自适应系统设计63

3.5自适应模型跟随控制系统67

3.5.1自适应模型跟随控制系统的基本形式67

3.5.2并联型自适应模型跟随控制系统的设计68

3.6离散时间模型参考自适应系统设计71

3.6.1引言71

3.6.2基于输入-输出描述的离散时间自适应控制系统设计71

习题77

参考文献78

第4章 自校正控制系统79

4.1随机性和预测性自校正控制79

4.1.1最小方差自校正控制79

4.1.2广义最小方差自校正控制86

4.1.3多步预测自校正控制93

4.2极点配置自校正技术101

4.2.1极点配置设计原理102

4.2.2极点配置自校正控制104

4.2.3前馈补偿自校正控制器的零极点配置112

4.3自校正PID控制116

4.3.1 PID控制器116

4.3.2自校正PID控制器117

习题118

参考文献118

第5章 非线性系统的自适应控制119

5.1单输入-单输出非线性系统的分段线性化自适应控制119

5.1.1基于Lyapunov理论的分段线性化自适应控制119

5.1.2基于超稳定性理论的分段线性化自适应控制123

5.1.3仿真实例127

5.2一类多输入-多输出非线性系统的自适应模型跟随控制130

5.2.1系统的描述130

5.2.2基于Newton迭代法的非线性系统的模型跟随控制132

5.2.3非线性系统的局部自适应模型跟随控制133

5.2.4仿真实例135

5.3基于反馈线性化的非线性系统模型跟踪控制136

5.3.1反馈线性化的基本概念136

5.3.2非线性系统的反馈线性化139

5.3.3基于反馈线性化的非线性系统渐近模型跟踪控制146

5.3.4仿真实例149

5.4基于后推法的非线性系统自适应控制153

参考文献158

第6章 基于人工神经网络的自适应控制160

6.1人工神经网络基础160

6.1.1神经元模型与网络连接160

6.1.2前向神经网络的模型162

6.2神经网络的自适应辨识165

6.2.1正向建模166

6.2.2神经网络逆模型辨识167

6.3神经网络模型参考自适应控制168

6.3.1间接神经网络模型参考自适应控制169

6.3.2直接神经网络模型参考自适应控制170

6.4神经网络自校正控制171

6.4.1直接神经网络自校正控制171

6.4.2间接神经网络自校正控制172

6.5其他智能自适应控制173

6.5.1自学习智能自适应控制173

6.5.2专家式智能自适应控制174

6.5.3分层递阶智能自适应控制174

6.6自适应PID神经网络控制系统设计与仿真175

6.6.1自适应PID神经网络176

6.6.2 PID神经网络控制器学习算法176

6.6.3 PID神经网络控制系统仿真177

习题179

参考文献180

第7章 基于模糊逻辑的自适应控制181

7.1模糊控制的理论基础181

7.1.1模糊集合及其运算规则181

7.1.2模糊控制186

7.1.3基本模糊控制器的设计189

7.2模糊自适应控制190

7.2.1模糊推理系统191

7.2.2间接自适应模糊控制191

7.2.3直接自适应模糊控制194

7.3基于模糊神经网络的模型参考自适应控制196

7.3.1模糊神经网络197

7.3.2基于模糊神经网络的模型参考自适应控制199

7.4模糊滑模自适应控制200

7.4.1滑模控制的基本原理200

7.4.2自适应模糊滑模控制器201

7.4.3自适应模糊滑模控制器的设计步骤202

7.5模糊自适应控制实例203

7.5.1工业电弧炉的模糊神经自适应控制203

7.5.2挠性卫星的自适应模糊滑模控制210

习题216

参考文献217