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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