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第1章 绪论1

1.1自适应控制问题的提出1

1.2自适应控制的种类2

1.2.1模型参考自适应控制系统2

1.2.2自校正控制系统3

1.2.3智能自适应控制系统4

1.2.4其他形式的自适应控制系统5

1.3自适应控制的应用现状5

1.3.1在工业领域中的典型应用5

1.3.2在非工业领域中的应用8

1.4自适应控制存在的问题及发展方向8

第2章 系统辨识11

2.1系统辨识概述11

2.1.1数学模型及建模方法11

2.1.2系统辨识的定义及其分类12

2.1.3参数模型13

2.1.4系统辨识的基本原理14

2.1.5系统辨识的步骤15

2.2白噪声、M序列与噪信比17

2.2.1白噪声与有色噪声17

2.2.2 M序列与逆M序列20

2.2.3噪信比22

2.3最小二乘参数估计法28

2.3.1批处理最小二乘法29

2.3.2递推最小二乘法33

2.3.3遗忘因子递推最小二乘法37

2.3.4递推增广最小二乘法41

2.4梯度校正参数估计法45

2.4.1确定性系统的梯度校正参数估计法45

2.4.2随机牛顿法48

2.5极大似然参数估计法52

2.6多变量系统参数估计55

第3章 模型参考自适应控制63

3.1连续系统数值积分基础知识63

3.1.1欧拉法63

3.1.2龙格-库塔法64

3.2基于梯度法的模型参考自适应控制67

3.2.1 MIT自适应律67

3.2.2 MIT归一化算法71

3.3基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制75

3.3.1 Lyapunov稳定性理论与正实传递函数75

3.3.2可调增益Lyapunov-MRAC80

3.3.3系统状态变量可测时的MRAC84

3.3.4 Narendra稳定自适应控制器89

3.4离散时间模型参考自适应系统96

3.4.1二阶系统的离散时间MRAS97

3.4.2 n阶系统的离散时间MRAS101

第4章 自校正控制109

4.1 Diophantine方程的求解109

4.1.1单步Diophantine方程的求解109

4.1.2多步Diophantine方程的求解113

4.2最小方差自校正控制117

4.2.1单步输出预测117

4.2.2最小方差控制119

4.2.3最小方差间接自校正控制124

4.2.4最小方差直接自校正控制127

4.3广义最小方差自校正控制132

4.3.1广义最小方差控制132

4.3.2广义最小方差间接自校正控制139

4.3.3广义最小方差直接自校正控制143

4.4广义预测控制147

4.4.1预测控制的提出147

4.4.2预测控制的基本机理149

4.4.3广义预测控制151

4.5改进的广义预测控制172

4.5.1基于CARIMA模型的JGPC173

4.5.2基于CARMA模型的JGPC180

第5章 基于常规控制策略的自校正控制188

5.1极点配置自校正控制188

5.1.1极点配置控制188

5.1.2极点配置间接自校正控制197

5.1.3极点配置直接自校正控制203

5.2自校正PID控制209

5.2.1常规PID控制209

5.2.2自校正PID控制211

第6章 非线性系统辨识与控制218

6.1基于BP神经网络的系统辨识218

6.1.1 BP神经网络218

6.1.2基于局部误差的BP神经网络辨识219

6.1.3基于全局误差的BP神经网络辨识227

6.2基于RBF神经网络的系统辨识与控制235

6.2.1 RBF神经网络235

6.2.2基于R BF神经网络的系统辨识236

6.2.3基于RBF神经网络的PID自校正控制241

6.3模糊控制249

6.3.1模糊集合论249

6.3.2模糊控制器设计249

6.3.3模糊控制M文件仿真252

6.3.4模糊控制Simulink仿真262

参考文献267