第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.2非线性系统最优控制理论概述 2
1.3非线性系统自适应控制理论概述 4
1.4自适应迭代最优控制的发展及研究现状 5
1.4.1自适应动态规划算法的发展历程 5
1.4.2 自适应动态规划算法的基本理论 6
1.4.3自适应动态规划算法的研究现状 10
1.5本书结构 13
参考文献 15
第2章 执行器带未知死区的一类非线性系统的神经网络自适应控制 21
2.1引言 21
2.2问题描述和预备知识 22
2.3自适应控制器设计 24
2.3.1自适应控制器的形式 24
2.3.2对象的部分非线性动态行为的估计 25
2.3.3针对执行器死区的补偿器设计 25
2.3.4权值调节律与稳定性分析 27
2.4仿真研究 32
2.5小结 36
参考文献 36
第3章 带有饱和执行器的一类非线性离散系统的迭代优化控制 38
3.1引言 38
3.2约束非线性系统的离散HJB方程 39
3.3基于迭代自适应动态规划算法的近似最优控制 41
3.3.1迭代自适应动态规划算法的推导 41
3.3.2迭代自适应动态规划算法的收敛性分析 43
3.3.3迭代自适应动态规划算法的实现 48
3.4仿真研究 55
3.5小结 62
参考文献 62
第4章 一类离散非仿射系统基于GI-GDHP算法的近似最优跟踪控制 65
4.1引言 65
4.2问题描述 66
4.3最优跟踪控制器的设计 68
4.3.1基于隐函数定理的前馈控制器设计 68
4.3.2最优反馈控制器设计 69
4.4最优跟踪控制器的实现 77
4.4.1前馈控制器的实现 78
4.4.2最优反馈控制器的神经网络实现 79
4.4.3最优跟踪控制器的设计过程 81
4.4.4神经网络近似过程的收敛性分析 82
4.5仿真研究 84
4.6小结 91
参考文献 92
第5章 带有控制约束的一类非线性广义系统的近似最优控制 94
5.1引言 94
5.2最优控制器的间接设计 95
5.2.1问题陈述 95
5.2.2基于GI-DHP算法的最优控制器设计和实现 97
5.2.3仿真研究 100
5.3最优控制器的直接设计 102
5.3.1问题陈述和约束广义系统的离散HJB方程的推导 102
5.3.2组合迭代DHP算法的推导和实现 104
5.3.3仿真研究 112
5.4小结 115
参考文献 115
第6章 基于单网络GI-DHP算法的一类非线性系统的近似最优控制 117
6.1引言 117
6.2问题陈述 118
6.3贪婪迭代DHP算法的推导和实现 120
6.3.1贪婪迭代DHP算法的推导 120
6.3.2贪婪迭代DHP算法的收敛性分析 123
6.3.3单网络贪婪迭代DHP算法的神经网络实现 126
6.4仿真研究 128
6.5小结 131
参考文献 131
第7章 一类连续非仿射非线性系统的鲁棒自适应评价设计 134
7.1引言 134
7.2基于神经网络的鲁棒自适应评价设计 135
7.2.1问题描述 135
7.2.2基于控制网和评价网的鲁棒自适应评价设计 135
7.2.3稳定性分析 138
7.3仿真研究 142
7.4小结 145
参考文献 146
第8章 一类具有未知控制方向的非仿射非线性系统的鲁棒自适应评价设计 147
8.1引言 147
8.2问题描述和模糊小波神经网络 147
8.2.1问题描述 147
8.2.2 模糊小波神经网络 149
8.3基于FWN的鲁棒自适应评价设计 150
8.3.1控制FWN设计 150
8.3.2 评价FWN设计 151
8.4稳定性分析 152
8.5仿真研究 157
8.6小结 160
参考文献 160