| 摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 两类MIMO非线性系统控制研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 具有耦合特性的非线性系统控制算法研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 具有下三角结构的非线性系统算法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 预备知识 | 第15-19页 |
| 2.1 数学知识 | 第15页 |
| 2.2 稳定性理论 | 第15-16页 |
| 2.3 神经网络描述 | 第16-18页 |
| 2.4 总结 | 第18-19页 |
| 3 基于动态神经网络的MIMO耦合系统辨识与自适应控制算法研究 | 第19-32页 |
| 3.1 问题描述 | 第19-21页 |
| 3.2 基于动态神经网络的系统辨识 | 第21-24页 |
| 3.3 基于动态神经网络的间接自适应控制器设计 | 第24-26页 |
| 3.4 算法实施步骤 | 第26-27页 |
| 3.5 仿真验证 | 第27-31页 |
| 3.5.1 非线性系统辨识 | 第27-28页 |
| 3.5.2 间接自适应控制器设计 | 第28-31页 |
| 3.6 总结 | 第31-32页 |
| 4 基于DSC的非线性系统的自适应NN跟踪控制算法研究 | 第32-54页 |
| 4.1 问题提出 | 第32-33页 |
| 4.2 控制器设计 | 第33-48页 |
| 4.2.1 神经网络描述 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于自适应RBF神经网络动态面技术的控制器设计 | 第34-41页 |
| 4.2.3 稳定性分析 | 第41-48页 |
| 4.3 算法实施步骤 | 第48页 |
| 4.4 仿真 | 第48-53页 |
| 4.5 总结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 | 第63页 |
