第一章 绪论 1
1.1 本书的研究背景 1
1.1.1 智能交通系统与车辆跟随控制问题 1
1.1.2 搅拌釜反应器与温度控制问题 2
1.1.3 机器人学与机器手控制问题 2
1.2 本书研究的意义 3
1.2.1 理论意义 3
1.2.2 实践意义 4
1.3 经典自适应控制系统的发展 5
1.3.1 模型参考自适应系统与自校正调节器 5
1.3.2 间接与直接自适应控制 5
1.4 非线性控制研究概况 6
1.5 大系统的产生与研究现状 8
1.5.1 大系统的产生和控制方法 8
1.5.2 大系统研究现状 9
1.5.3 大系统理论面临的挑战 11
1.6 模糊控制的研究状况 12
1.6.1 模糊控制的产生与发展 12
1.6.2 自适应模糊控制的研究现状 13
1.6.3 模糊控制研究面临的挑战 16
1.7 本书的内容与结构 16
第二章 模糊控制的理论基础——分散SPC模糊系统 18
2.1 引言 18
2.2 两种模糊系统 18
2.3 分散SPC模糊系统 19
2.3.1 模糊规则库 19
2.3.2 单点模糊器 19
2.3.3 乘积推理器 20
2.3.4 中心平均解模糊器 20
2.3.5 分散SPC模糊系统——非线性映射 20
2.3.6 模糊系统的双重作用 21
2.4 本章小结 21
第三章 分散间接自适应输出反馈模糊控制 22
3.1 引言 22
3.2 基于H∞跟踪与模糊观测器的分散IAFC 23
3.2.1 问题描述 23
3.2.2 分散输出反馈设计 24
3.2.3 稳定性分析 27
3.3 基于线性观测器的分散鲁棒IAFC 29
3.3.1 问题描述 29
3.3.2 分散输出反馈设计 30
3.3.3 总设计算法与稳定分析 33
3.4 控制算法的比较 35
3.5 实例仿真与比较 37
3.5.1 两种分散IAFC算法的仿真 37
3.5.2 分散控制算法的仿真比较 40
3.6 本章小结 40
第四章 分散直接自适应输出反馈模糊控制 43
4.1 引言 43
4.2 基于H∞跟踪与线性观测器的分散DAFC 44
4.2.1 问题描述 44
4.2.2 分散输出反馈设计 45
4.2.3 稳定性分析 48
4.3 基于奇异扰动与HGO的分散DAFC 50
4.3.1 问题描述 50
4.3.2 分散状态反馈设计 50
4.3.3 分散输出反馈设计 53
4.4 控制方案的比较 57
4.5 数值仿真 59
4.6 本章小结 63
第五章 分散杂合自适应输出反馈模糊控制 64
5.1 引言 64
5.2 基于状态反馈的分散HAFC 65
5.2.1 问题描述 65
5.2.2 分散HAFC设计 66
5.2.3 稳定性分析 68
5.2.4 实例仿真 69
5.3 基于观测器的分散HAFC 71
5.3.1 问题描述 71
5.3.2 分散HAFC设计 71
5.3.3 总控制算法和稳定性分析 74
5.3.4 实例仿真 79
5.4 基于观测器的协作分散HAFC 81
5.4.1 问题描述 81
5.4.2 协作分散HAFC设计 82
5.4.3 稳定性分析 86
5.4.4 数值仿真 88
5.5 控制方案的比较 92
5.6 本章小结 93
第六章 分散自适应模糊控制的扩展——MIMO情形 94
6.1 引言 94
6.2 分散间接自适应状态反馈设计 95
6.2.1 问题描述与MIMO模糊系统 95
6.2.2 分散IAFC设计 96
6.2.3 改进的分散IAFC 100
6.3 分散杂合自适应输出反馈设计 103
6.3.1 问题描述 103
6.3.2 分散HAFC设计 103
6.3.3 改进的分散HAFC 109
6.4 强关联大系统分散IAFC设计 111
6.4.1 问题描述 111
6.4.2 分散IAFC设计与稳定性分析 112
6.4.3 改进的分散IAFC与稳定性分析 115
6.5 控制方案的比较 119
6.6 数值仿真 120
6.7 本章小结 126
第七章 分散自适应模糊控制算法在工程上的应用 127
7.1 引言 127
7.2 分散控制算法在AHS中的应用 127
7.2.1 现有车辆跟随控制器研究的现状及其局限性 127
7.2.2 改进的车辆纵向跟随控制器 128
7.3 分散控制算法在CSTR中的应用 131
7.3.1 现有温度控制器研究的现状及其局限性 131
7.3.2 改进的温度控制器 132
7.4 分散控制算法在机器人控制中的应用 136
7.4.1 现有机器人分散控制研究的现状及其局限性 136
7.4.2 改进的机器人分散控制器 137
7.4.3 两足行走机器人改进的分散控制器 138
7.5 CSTR温度和机器人的集中控制器 141
7.6 本章小结 141
参考文献 142