非线性自适应逆控制及其应用PDF电子书下载

目 录 1

第1章 自适应逆控制结构及逆模型的存在性 1

1.1引言 1

1.2传统反馈控制及自适应控制特点 3

1.3 自适应逆控制的原理和特点 5

1.4非线性自适应逆控制的可行性和存在性证明 10

1.4.1 引言 10

1.4.2 非线性系统逆的存在性 11

1.4.3 非线性系统逆存在的一般条件 12

1.4.4 非线性逆系统的求解方法 19

1.5本章小结 27

第2章神经网络控制 28

2.1 引言 28

2.2人工神经元模型 28

2.3网络结构及工作方式 31

2.4神经网络的学习方法 32

2.4.1 学习方式 32

2.4.2 学习算法（学习规则） 33

2.5径向基函数网络 35

2.6 CMAC网络 36

2.6.1 模型结构 36

2.6.2工作原理 38

2.6.3 学习算法 42

2.7本章小结 43

3.1 引言 44

3.2模糊控制结构分析 44

第3章模糊控制 44

3.3模糊控制稳定性分析 45

3.4模糊控制算法 49

3.4.1 与RBF网络等效的FR系统模型 49

3.4.2 T-S模糊模型 50

3.4.3 广义T-S模糊模型 51

3.5本章小结 53

第4章模糊与神经网络融合算法 54

4.1引言 54

4.2神经网络—模糊融合控制算法 54

4.2.1 神经网络—模糊的发展历史 55

4.2.2模糊神经元结构 56

4.2.3混合模糊神经网络 57

4.3模糊神经网络 . 60

4.3.1模糊基函数 61

4.3.2模糊系统的通用逼近性 62

4.3.3 FMLP模糊神经网络系统 64

4.4 自适应神经网络—模糊推理 70

4.4.1 ANNFIS学习算法 71

4.4.2 ANNFIS学习算法的通用逼近性证明 73

4.5本章小结 75

第5章非线性系统建模 77

5.1 引言 77

5.2 NARMA网络对非线性对象的建模 77

5.2.1 引言 77

5.2.2 NARMA神经网络建模 78

5.2.3 系统Ⅲ建模的仿真实验 80

5.3 BP网络对非线性对象的建模 83

5.3.1 BP网络通用建模模型 83

5.3.2动态BP算法 84

5.3.3 BP建模的仿真实验 86

5.4 CMAC网络对非线性对象的建模 88

5.4.1 CMAC网络建模 88

5.4.2 CMAC建模的仿真实验 89

5.5 非线性系统的T-S模糊模型建模 90

5.5.1 引言 90

5.5.2模糊控制建模的基本原理 90

5.5.3基于T-S模糊模型的建模 92

5.5.4T-S模糊模型建模的仿真实验 93

5.6 广义T-S模糊模型对非线性对象的建模 96

5.6.1广义T-S模糊模型建模 96

5.6.2 广义T-S模糊模型建模的仿真实验 98

5.7 神经网络—模糊控制对系统的建模 100

5.7.1 自调整量化因子神经模糊控制建模 100

5.7.2 自学习、自组织神经模糊控制建模 101

5.8模糊神经网络的系统建模 103

5.9本章小结 109

6.2逆建模结构的描述 111

第6章非线性系统逆建模 111

6.1 引言 111

6.3有扰动对象的逆 113

6.4 CMAC神经网络逆建模 116

6.5 自适应模糊模型逆建模 121

6.6本章小结 124

第7章非线性自适应逆控制 125

7.1引言 125

7.2逆控制的描述 125

7.3 自适应逆控制系统结构及动态性能分析 126

7.4几种非线性自适应滤波器 128

7.5模糊神经网络模型参考自适应逆控制 131

7.5.1模糊神经网络模型参考自适应逆控制方案 131

7.5.2模糊神经网络结构 133

7.5.3 模糊神经网络的学习算法 135

7.6非线性自适应逆控制系统的仿真研究 136

7.7本章小结 139

8.1引言 140

第8章非线性系统扰动消除控制 140

8.2 NQ的计算 141

8.3模糊神经网络模型参考自适应逆控制及扰动消除组合 142

8.3.1 基于模糊神经网络的MRAIC方案 143

8.3.2模糊神经网络结构 145

8.3.3模糊神经网络的学习方法 147

8.4对象建模和扰动消除组合的系统仿真研究 150

8.5本章小结 153

9.2混沌同步的逆控制方案 154

9.1 引言 154

第9章离散混沌系统自适应逆控制同步 154

9.3混沌同步逆控制的方法结构 156

9.4逆控制的离散混沌同步系统 157

9.4.1对象模型辨识 157

9.4.2 神经网络组成的动态系统表示混沌系统的可能性证明 157

9.4.3基于BP网络的离散混沌系统辨识算法 160

9.4.4 神经网络控制器的设计 160

9.4.5 自适应逆控制混沌同步的算法步骤 161

9.5系统仿真研究 162

9.6本章小结 163

第10章 连续混沌系统自适应逆控制同步 164

10.1 引言 164

10.2 自适应对象扰动消除器在混沌同步中的应用 164

10.2.1 问题的描述 164

10.2.2控制器的设计 165

10.2.3混沌对象建模 166

10.2.4混沌对象逆建模 168

10.3仿真研究 170

10.4本章小结 174

第11章 自适应逆控制的混沌神经网络同步保密通信系统 175

11.1 引言 175

11.2混沌神经网络的构造 176

11.2.1 问题的描述 176

11.2.2 多层前向网络对混沌模型的逼近能力 176

11.2.3 神经网络用于混沌系统辨识的一般结构 179

11.2.4连续混沌神经网络的构造 179

11.2.5 混沌神经网络对离散混沌的研究 180

11.3离散混沌神经网络同步 181

11.4离散混沌神经网络在保密通信中的应用 184

11.5仿真研究 185

11.6本章小结 186

第12章 自适应逆控制的混沌保密通信系统 187

12.1 自适应逆控制的离散混沌保密通信系统 187

12.1.1 引言 187

12.1.2 问题的描述 187

12.1.3 自适应逆的离散混沌同步 188

12.1.4 自适应逆的离散混沌同步的保密通信方式 189

12.1.5仿真研究 191

12.2 自适应逆控制的超混沌保密通信系统 192

12.2.1 引言 192

12.2.2超混沌在保密通信中的应用 193

12.2.3 问题的描述 194

12.2.4保密通信系统结构设计及分析 195

12.2.5仿真结果分析 196

12.3本章小结 199

参考文献 200