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随机非线性系统自适应神经网络控制

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资源简介
随机非线性系统自适应神经网络控制
出版时间:2014年版
内容简介
  《随机非线性系统自适应神经网络控制》系统地介绍了随机非线性系统的自适应神经网络控制设计方法。全书共分8章。第1章为绪论,主要介绍非线性系统的控制方法和随机非线性系统自适应控制的发展概况。第2章介绍单输入单输出严格反馈随机非线性系统的跟踪控制设计方法。第3章介绍具有状态时滞的严格反馈随机非线性系统的自适应有界镇定控制设计方法。第4章介绍多输入多输出随机非线性关联系统的自适应神经网络分散控制方法。第5章讲述一类完全非仿射纯反馈随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制方法。第6章介绍具有输入死区和输入饱和纯反馈随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制方法。第7章详细讲述了一类具有非严格反馈随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制方法。第8章为结论与展望。
目录

第1章 绪论
1.1 研究意义
1.2 非线性系统控制方法
1.2.1 自适应控制方法
1.2.2 Backstepping控制方法
1.2.3 神经网络控制方法
1.3 随机非线性系统自适应控制发展概况
1.4 本文的主要内容
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
2.1 引言
2.2 预备知识及问题描述
2.2.1 概念及引理
2.2.2 RBF神经网络
2.2.3 问题描述
2.3 自适应神经网络跟踪控制
2.3.1 控制器设计
2.3.2 稳定性分析
2.4 仿真算例
2.5 结论
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
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 控制器设计与稳定性分析
3.4 仿真算例
3.5 结论
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
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 控制器设计与稳定性分析
4.4 仿真算例
4.5 结论
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
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 控制器设计与稳定性分析
5.4 数值例子
5.5 结论
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
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 具有输入死区的自适应神经网络跟踪控制
6.4 具有输入饱和的自适应神经网络跟踪控制
6.5 仿真算例
6.6 结论
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
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 控制器设计与稳定性分析
7.4 数值算例
7.5 结论
第8章 结论与展望
8.1 结论
8.2 展望
参考文献
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