非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制理論及應(yīng)用

第1章 緒論 1.1 非線性系統(tǒng)的特點及非線性控制系統(tǒng)概述 1.2 非線性控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述 1.3 非線性控制系統(tǒng)常用的分析與設(shè)計方法 1.3.1 相平面分析法 1.3.2 描述函數(shù)法 1.3.3 李雅普諾夫法 1.3.4 非線性系統(tǒng)的微分幾何方法 1.3.5 非線性系統(tǒng)的魯棒控制 1.4 本書簡介 主要參考文獻第2章 非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)輸出反饋控制 2.1 概述 2.2 帶有附加輸出導(dǎo)數(shù)的參數(shù)輸出反饋系統(tǒng) 2.2.1 系統(tǒng)描述 2.2.2 坐標(biāo)變換 2.2.3 濾波器設(shè)計 2.2.4 自適應(yīng)控制設(shè)計：高頻控制增益符號已知 2.2.5 自適應(yīng)控制設(shè)計：高頻控制增益符號未知 2.3 帶有未知虛擬控制增益符號(UVCGS)的非線性系統(tǒng) 2.3.1 引言 2.3.2 問題的描述 2.3.3 坐標(biāo)變換與參數(shù)重定義 2.3.4 自適應(yīng)輸出反饋控制器設(shè)計 2.3.5 仿真結(jié)果 2.3.6 小結(jié) 2.4 帶有UVCGS和附加輸出導(dǎo)數(shù)的參數(shù)輸出反饋系統(tǒng) 2.4.1 系統(tǒng)描述 2.4.2 坐標(biāo)變換和參數(shù)重定義 2.4.3 濾波器設(shè)計 2.4.4 自適應(yīng)控制設(shè)計 2.4.5 仿真實例 2.4.6 小結(jié) 2.5 帶有UVCGS的一類三階非線性系統(tǒng) 2.5.1 引言 2.5.2 坐標(biāo)變換及參數(shù)重定義 2.5.3 自適應(yīng)輸出反饋控制器設(shè)計 2.5.4 小 結(jié) 2.6 一類匹配不確定非線性系統(tǒng)輸出反饋控制 2.6.1 系統(tǒng)描述 2.6.2 自適應(yīng)觀測器設(shè)計 2.6.3 Backstepping控制器設(shè)計 2.6.4 穩(wěn)定性分析 2.6.5 小 結(jié) 2.7 一類嚴(yán)反饋非線性不確定系統(tǒng) 2.7.1 系統(tǒng)描述 2.7.2 自適應(yīng)觀測器設(shè)計 2.7.3 Backstepping控制器設(shè)計 2.7.4 穩(wěn)定性分析 2.7.5 小 結(jié) 主要參考文獻第3章 欠驅(qū)動系統(tǒng)的迭代滑?？刂? 3.1 非線性滑模的分解迭代設(shè)計 3.1.1 傳統(tǒng)反饋控制的滑模特性 3.1.2 非線性迭代滑模與增量反饋 3.2 欠驅(qū)動系統(tǒng)的非線性滑模控制設(shè)計 3.2.1 多變量系統(tǒng)的滑模迭代設(shè)計 3.2.2 單級倒立擺系統(tǒng)的非線性反饋設(shè)計 3.2.3 鏈?zhǔn)较到y(tǒng)的時變反饋控制 3.2.4 非完整積分器的光滑反饋鎮(zhèn)定 3.2.5 基于標(biāo)準(zhǔn)形的輪式移動機器人鎮(zhèn)定控制 3.3 基于虛擬向?qū)У淖顑?yōu)路徑控制 3.3.1 虛擬向?qū)У母拍? 3.3.2 輪式移動機器人虛擬向?qū)Э刂圃O(shè)計 3.3.3 欠驅(qū)動船舶定位控制 3.4 小 結(jié) 主要參考文獻第4章 不確定非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊控制設(shè)計 4.1 概 述 4.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識準(zhǔn)備 4.2.1 模糊系統(tǒng)簡介 4.3 基于動態(tài)面控制方法和模糊逼近器的自適應(yīng)控制設(shè)計 4.3.1 基于MLPA算法與DSC方法的自適應(yīng)模糊控制設(shè)計(一) 4.3.2 基于MLPA算法與DSC方法的自適應(yīng)模糊控制設(shè)計(二) 4.3.3 小 結(jié) 4.4 本章小結(jié) 主要參考文獻第5章 基于克隆選擇優(yōu)化的自適應(yīng)控制 5.1 概 述 5.2 全局優(yōu)化的動態(tài)克隆選擇算法 5.2.1 克隆選擇操作算子 5.2.2 啟發(fā)式自適應(yīng)免疫克隆選擇算法 5.2.3 分級變異的動態(tài)克隆選擇算法 5.2.4 仿真研究 5.3 基于控制器參數(shù)優(yōu)化的克隆選擇自適應(yīng)控制 5.3.1 基于控制器參數(shù)優(yōu)化的克隆選擇自適應(yīng)控制系統(tǒng) 5.3.2 基于控制器參數(shù)優(yōu)化的克隆選擇自適應(yīng)控制算法 5.3.3 仿真研究及結(jié)果分析 5.4 基于線性化模型辨識的克隆選擇自適應(yīng)控制 5.4.1 問題描述 5.4.2 不確定非線性系統(tǒng)的克隆選擇在線模型辨識 5.4.3 不確定非線性系統(tǒng)的克隆選擇自適應(yīng)控制 5.4.4 仿真研究及結(jié)果分析 5.5 小 結(jié) 主要參考文獻第6章 基于廣義模糊CMAC的自適應(yīng)控制 6.1 概 述 6.2 CMAC與廣義模糊CMAC 6.2.1 CMAC 6.2.2 廣義模糊CMAC 6.2.3 函數(shù)逼近仿真研究 6.3 帶參考模型的廣義模糊CMAC自適應(yīng)控制 6.3.1 帶參考模型的GFAC自適應(yīng)控制 6.3.2 帶參考模型的FGA-GFAC自適應(yīng)控制 6.3.3 仿真研究 6.4 帶資格跡的廣義模糊CMAC自適應(yīng)控制 6.4.1 資格跡 6.4.2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 6.4.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制算法 6.4.4 控制算法的實現(xiàn) 6.4.5 仿真研究主要參考文獻