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第1章 绪论 1

第2章 模型参考自适应控制系统的理论基础 7

2.1李雅普诺夫稳定性理论 8

2.1.1基本定义 8

2.1.2基本定理 10

2.1.3连续时域和离散时域稳定性理论的关系 18

2.2正动态系统 18

2.2.1基本定义 18

2.2.2基本定理 19

2.2.3连续时域和离散时域正动态系统理论的关系 22

2.3超稳定性理论 22

2.3.1基本定义 22

2.3.2基本定理 23

2.3.3连续时域和离散时域超稳定性理论的关系 25

2.4波波夫积分不等式求解方法 25

2.4.1概述 25

2.4.2积分不等式的求解方法 26

2.4.3离散时域和式不等式的解 29

习题 29

第3章 模型参考自适应控制系统 31

3.1 M.I.T.调节规律 31

3.1.1 M.I.T.调节规律推导 31

3.1.2稳定性分析 35

3.2李雅普诺夫稳定性设计方法 36

3.2.1对象参数直接调节 37

3.2.2对象参数不直接调节 39

3.3仅利用对象输入、输出测量值的模型参考自适应控制系统 42

3.3.1理论准备 42

3.3.2乃伦局方案n p=1） 45

3.3.3乃伦局方案n p=2） 50

3.4超稳定性设计方法 55

3.5离散时域模型参考自适应控制系统 59

3.6模型参考自适应控制方案的鲁棒性分析 65

3.6.1各类模型参考自适应控制方案的统一性 66

3.6.2有关鲁棒性的基本定义和定理 67

3.6.3乃伦局方案的鲁棒性分析 68

3.7具有强鲁棒性的模型参考自适应方案 75

3.7.1有界误差自适应控制方案 75

3.7.2 σ修正的鲁棒自适应控制方案 76

3.7.3对干扰和建模误差有鲁棒性的广义乃伦局方案 79

3.8模型参考自适应控制方案的应用实例 85

3.8.1 NASA天文望远镜的模型参考自适应控制系统 85

3.8.2直流电机的速度控制 88

习题 92

第4章 在线参数估计 94

4.1系统辨识的一般概念 94

4.2离散系统的数学模型 96

4.3确定性系统参数估计 98

4.3.1方程误差法 98

4.3.2输出误差法 102

4.4随机性系统参数估计 106

4.4.1鞅的基本知识 106

4.4.2白色噪声干扰下的最小二乘法 108

4.4.3有色噪声干扰下的随机逼近法 112

4.4.4有色噪声干扰下的伪线性递推算法 118

4.4.5遗忘因子法和限定记忆法 127

习题 133

第5章 自校正控制系统 134

5.1自校正控制系统的设计原则 134

5.2最小方差自校正控制器 137

5.2.1最小方差控制器 137

5.2.2最小方差自校正控制系统 149

5.3极点配置自校正控制器 155

5.3.1极点配置控制器 155

5.3.2极点配置自校正控制系统 159

5.4自校正控制系统的特殊问题 164

5.4.1控制器结构对参数估计的影响 164

5.4.2控制器对参数估计的灵敏度分析 166

5.4.3自校正特性 168

5.5谨慎控制器 173

5.6输出跟踪自适应控制方案 177

5.6.1输出跟踪自适应控制的随机逼近算法 177

5.6.2输出跟踪自适应控制的最小二乘算法 182

5.7自校正控制方案的应用实例 185

5.7.1造纸机的纸基重和湿度控制 185

5.7.2矿石粉碎机的功率控制 187

习题 189

第6章 多模型自适应控制系统 191

6.1间接多模型自适应控制 191

6.1.1多自适应模型构成的多模型自适应控制 191

6.1.2多固定模型与多自适应模型构成的多模型自适应控制 194

6.2直接多模型自适应控制 202

6.2.1基于输出反馈的直接多模型自适应控制 202

6.2.2直接多模型自适应控制算法的稳定性分析 205

6.3多模型自适应飞行控制律设计应用实例 209

6.3.1典型故障下固定多模型设计 210

6.3.2固定多模型重构控制器设计 212

6.3.3自适应模型及控制器 214

6.3.4多模型切换准则的设计 216

6.3.5仿真结果与分析 217

习题 221

第7章 自适应反演控制系统 222

7.1自适应反演控制设计方法 222

7.2滑模干扰观测器的设计 225

7.3基于滑模干扰观测器的自适应反演控制 227

7.4自适应反演飞行控制律设计应用实例 230

7.4.1重装备空投飞行器模型 230

7.4.2轨迹控制回路控制律设计 233

7.4.3姿态控制回路控制律设计 235

7.4.4角速率控制回路控制律设计 236

7.4.5控制器及干扰观测器参数调节 239

7.4.6仿真结果与分析 240

7.5小结 248

习题 249

第8章 自适应滤波和预报 250

8.1已知信号模型的最优滤波和预报 250

8.1.1线性最优滤波和预报 251

8.1.2定延迟平滑 256

8.1.3定点平滑 259

8.1.4最优预报 260

8.1.5随机ARMA模型的滤波和预报 261

8.1.6广义卡尔曼滤波器 264

8.2未知信号模型的自适应滤波和预报 265

8.2.1自适应最优状态估计 266

8.2.2自适应最优预报 272

8.2.3自适应噪声抑制 277

习题 280

参考文献 281