第1章 绪论 1
1.1 研究意义 1
1.2 非线性系统控制方法 2
1.2.1 自适应控制方法 2
1.2.2 Backstepping控制方法 3
1.2.3 神经网络控制方法 4
1.3 随机非线性系统自适应控制发展概况 5
1.4 本文的主要内容 6
第2章 严格反馈随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制 8
2.1 引言 8
2.2 预备知识及问题描述 9
2.2.1 概念及引理 9
2.2.2 RBF神经网络 10
2.2.3 问题描述 11
2.3 自适应神经网络跟踪控制 12
2.3.1 控制器设计 12
2.3.2 稳定性分析 17
2.4 仿真算例 19
2.5 结论 23
第3章 严格反馈随机非线性时滞系统的自适应神经网络控制 24
3.1 引言 24
3.2 问题描述 25
3.3 控制器设计与稳定性分析 26
3.4 仿真算例 35
3.5 结论 37
第4章 MIMO随机非线性关联大系统的自适应神经网络分散控制 38
4.1 引言 38
4.2 问题描述 39
4.3 控制器设计与稳定性分析 40
4.4 仿真算例 49
4.5 结论 52
第5章 纯反馈随机非线性系统的直接自适应神经网络跟踪控制 53
5.1 引言 53
5.2 问题描述 54
5.3 控制器设计与稳定性分析 55
5.4 数值例子 62
5.5 结论 66
第6章 具有非光滑输入的纯反馈随机非线性系统的自适应神经网络控制 67
6.1 引言 67
6.2 问题描述 68
6.3 具有输入死区的自适应神经网络跟踪控制 69
6.4 具有输入饱和的自适应神经网络跟踪控制 78
6.5 仿真算例 81
6.6 结论 86
第7章 非严格反馈随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制 87
7.1 引言 87
7.2 问题描述 88
7.3 控制器设计与稳定性分析 90
7.4 数值算例 101
7.5 结论 104
第8章 结论与展望 105
8.1 结论 105
8.2 展望 107
参考文献 108