自適應(yīng)控制

緒論1
第一章　預(yù)備知識
1.1 范數(shù)9
1.2 動態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論15
1.3 平穩(wěn)隨機過程21
第二章　模型參考自適應(yīng)辨識29
2.1 一階系統(tǒng)的模型參考自適應(yīng)辨識29
2.2 模型參考自適應(yīng)辨識33
2.3 線性誤差方程及其參數(shù)辨識算法42
第三章　模型參考自適應(yīng)控制49
3.1 一階系統(tǒng)的模型參考自適應(yīng)控制49
3.2 模型參考自適應(yīng)控制52
第四章　離散時間系統(tǒng)模型及其參數(shù)估計70
4.1 被控對象的離散時間模型70
4.2 參數(shù)估計的最小二乘算法77
4.3 參數(shù)估計的投影算法93
第五章　自校正控制(一)101
5.1 最小方差自校正控制101
5.2 廣義最小方差自校正控制109
5.3 基于多步預(yù)測的自適應(yīng)控制119
第六章　自校正控制(二)134
6.1 極點配置自校正控制134
6.2 自校正PID控制144
6.3 PID調(diào)節(jié)器的自動整定147
6.4 增益調(diào)度控制151
第七章　自適應(yīng)控制系統(tǒng)的魯棒性和收斂性分析158
7.1 自適應(yīng)控制的魯棒性問題158
7.2 指數(shù)收斂性與魯棒性164
7.3 平均方法及其在自適應(yīng)系統(tǒng)分析中的應(yīng)用171
7.4 改善自適應(yīng)系統(tǒng)魯棒性的方法192
第八章　基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制197
8.1 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)197
8.2 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學習算法204
8.3 基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的辨識和控制結(jié)構(gòu)209
8.4 基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂?14
第九章　自適應(yīng)控制的應(yīng)用226
9.1 工業(yè)自適應(yīng)控制器及其應(yīng)用226
9.2 自適應(yīng)技術(shù)在一些復雜系統(tǒng)中的應(yīng)用232
附錄　關(guān)于平均方法的一些定義和定理251