| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 自适应控制简述 | 第19-23页 |
| 1.2.1 线性时不变系统的自适应控制 | 第19-20页 |
| 1.2.2 非线性系统的自适应控制 | 第20-23页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第24-25页 |
| 第二章 技术背景 | 第25-49页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 系统稳定性基本知识 | 第25-29页 |
| 2.2.1 向量范数和信号范数 | 第25-27页 |
| 2.2.2 李雅普诺夫稳定的基本概念 | 第27-28页 |
| 2.2.3 ISS稳定性 | 第28-29页 |
| 2.3 系统关键特性 | 第29-33页 |
| 2.3.1 拉普拉斯变换 | 第29页 |
| 2.3.2 Barb(?)lat引理 | 第29-30页 |
| 2.3.3 矩阵分解 | 第30-31页 |
| 2.3.4 Frobenius定理 | 第31-32页 |
| 2.3.5 关键引理 | 第32-33页 |
| 2.4 反馈线性化理论 | 第33-38页 |
| 2.4.1 SISO系统的反馈线性化理论 | 第33-34页 |
| 2.4.2 MIMO系统的反馈线性化理论 | 第34-35页 |
| 2.4.3 内部动态分析 | 第35-36页 |
| 2.4.4 标准型和非标准型系统的比较 | 第36-38页 |
| 2.5 T-S模糊系统模型 | 第38-42页 |
| 2.5.1 静态T-S模糊系统及性质 | 第38-40页 |
| 2.5.2 动态T-S模糊连续系统模型及性质 | 第40-41页 |
| 2.5.3 动态T-S模糊离散系统模型及性质 | 第41-42页 |
| 2.5.4 标准型和非标准型T-S模糊系统比较 | 第42页 |
| 2.6 神经网络系统模型 | 第42-49页 |
| 2.6.1 静态神经网络及性质 | 第43-44页 |
| 2.6.2 动态神经网络连续系统模型及性质 | 第44-46页 |
| 2.6.3 动态神经网络离散系统模型及性质 | 第46-48页 |
| 2.6.4 标准型和非标准型神经网络系统比较 | 第48-49页 |
| 第三章 SISO非标准型T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第49-73页 |
| 3.1 问题描述 | 第49-51页 |
| 3.1.1 系统模型 | 第49-50页 |
| 3.1.2 研究问题 | 第50-51页 |
| 3.2 T-S模糊系统的相对阶及其性质 | 第51-54页 |
| 3.2.1 T-S模糊系统的相对阶 | 第51-52页 |
| 3.2.2 T-S模糊系统相对阶的性质 | 第52-54页 |
| 3.3 基于相对阶的标准型 | 第54-55页 |
| 3.3.1 标准型 | 第54页 |
| 3.3.2 内部动态ISS条件 | 第54-55页 |
| 3.4 相对阶为1的T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第55-58页 |
| 3.4.1 标称控制方案 | 第55-56页 |
| 3.4.2 自适应控制方案 | 第56-58页 |
| 3.5 相对阶为2的T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第58-64页 |
| 3.5.1 标称控制方案 | 第58-59页 |
| 3.5.2 自适应控制方案 | 第59-64页 |
| 3.6 T-S模糊系统相对阶的推广 | 第64-65页 |
| 3.6.1 T-S模糊系统的近似相对阶 | 第64-65页 |
| 3.6.2 鲁棒自适应控制 | 第65页 |
| 3.7 仿真研究 | 第65-69页 |
| 3.7.1 局部线性化航空器模型 | 第65-66页 |
| 3.7.2 T-S模糊系统模型 | 第66-67页 |
| 3.7.3 T-S模糊系统基于相对阶的标准型 | 第67页 |
| 3.7.4 内部动态ISS分析 | 第67-69页 |
| 3.7.5 仿真结果 | 第69页 |
| 3.8 本章小结 | 第69-73页 |
| 第四章 MIMO非标准型T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第73-97页 |
| 4.1 问题描述 | 第73-75页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第73-74页 |
| 4.1.2 研究问题 | 第74-75页 |
| 4.2 T-S模糊系统的相对阶及其性质 | 第75-77页 |
| 4.2.1 T-S模糊系统的相对阶 | 第75-77页 |
| 4.2.2 T-S模糊系统相对阶的性质 | 第77页 |
| 4.3 基于相对阶的标准型 | 第77-79页 |
| 4.3.1 标准型 | 第77-78页 |
| 4.3.2 内部动态的ISS | 第78-79页 |
| 4.4 相对阶为{1,1,...,1}的T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第79-82页 |
| 4.4.1 自适应控制方案 | 第80-82页 |
| 4.5 相对阶为{2,2,...,2}的T-S模糊系统的自适应控制设计 | 第82-89页 |
| 4.5.1 标称控制方案 | 第82-83页 |
| 4.5.2 自适应控制方案 | 第83-89页 |
| 4.6 仿真研究 | 第89-93页 |
| 4.6.1 局部线性化航空器模型 | 第89-90页 |
| 4.6.2 T-S模糊系统模型 | 第90-91页 |
| 4.6.3 T-S模糊系统基于相对阶的标准型 | 第91页 |
| 4.6.4 内部动态ISS分析 | 第91-92页 |
| 4.6.5 自适应控制设计 | 第92-93页 |
| 4.6.6 仿真结果 | 第93页 |
| 4.7 本章小结 | 第93-97页 |
| 第五章 SISO非标准型神经网络系统的自适应控制设计 | 第97-117页 |
| 5.1 问题描述 | 第97-100页 |
| 5.1.1 系统模型 | 第97-99页 |
| 5.1.2 研究问题 | 第99-100页 |
| 5.2 神经网络系统的相对阶及其性质 | 第100-101页 |
| 5.2.1 神经网络系统的相对阶 | 第100页 |
| 5.2.2 神经网络系统相对阶的性质 | 第100-101页 |
| 5.3 基于相对阶的标准型 | 第101-102页 |
| 5.3.1 标准型 | 第101-102页 |
| 5.3.2 系统内部动态的ISS条件 | 第102页 |
| 5.4 相对阶为1的神经网络系统的自适应控制设计 | 第102-104页 |
| 5.4.1 标称控制方案 | 第102-103页 |
| 5.4.2 自适应控制方案 | 第103-104页 |
| 5.5 相对阶为2的神经网络系统的自适应控制设计 | 第104-110页 |
| 5.5.1 自适应控制方案 | 第105-110页 |
| 5.6 仿真研究 | 第110-113页 |
| 5.6.1 仿真模型 | 第110-111页 |
| 5.6.2 神经网络模型的动态重构 | 第111-112页 |
| 5.6.3 自适应控制设计 | 第112页 |
| 5.6.4 仿真结果 | 第112-113页 |
| 5.7 本章小结 | 第113-117页 |
| 第六章 MIMO非标准型神经网络系统的自适应控制设计 | 第117-143页 |
| 6.1 问题描述 | 第117-118页 |
| 6.1.1 系统模型 | 第117-118页 |
| 6.1.2 研究问题 | 第118页 |
| 6.2 神经网络系统的相对阶及其性质 | 第118-121页 |
| 6.2.1 神经网络系统的相对阶 | 第119-120页 |
| 6.2.2 神经网络系统相对阶的性质 | 第120-121页 |
| 6.3 基于相对阶的标准型 | 第121-122页 |
| 6.3.1 示例 | 第121-122页 |
| 6.3.2 系统内部动态的ISS条件 | 第122页 |
| 6.4 相对阶为{1,1,...,1}的神经网络系统的自适应控制设计 | 第122-127页 |
| 6.4.1 输出动态模型 | 第123页 |
| 6.4.2 假设条件 | 第123页 |
| 6.4.3 输出动态的参数化模型 | 第123-124页 |
| 6.4.4 自适应控制器结构 | 第124-125页 |
| 6.4.5 跟踪误差方程 | 第125页 |
| 6.4.6 参数更新律设计 | 第125-126页 |
| 6.4.7 稳定性分析 | 第126-127页 |
| 6.5 相对阶为{2,2,...,2}的神经网络系统的自适应控制设计 | 第127-136页 |
| 6.5.1 输出动态模型 | 第127页 |
| 6.5.2 假设条件 | 第127-128页 |
| 6.5.3 输出动态的参数化模型 | 第128-130页 |
| 6.5.4 自适应控制器结构 | 第130-131页 |
| 6.5.5 跟踪误差方程 | 第131-132页 |
| 6.5.6 参数更新律设计 | 第132-133页 |
| 6.5.7 稳定性分析 | 第133-136页 |
| 6.6 仿真研究 | 第136-139页 |
| 6.6.1 仿真模型 | 第136页 |
| 6.6.2 神经网络系统的动态重构 | 第136-137页 |
| 6.6.3 自适应控制设计 | 第137-138页 |
| 6.6.4 仿真结果 | 第138-139页 |
| 6.7 本章小结 | 第139-143页 |
| 第七章 非标准型离散逼近系统的反馈控制设计 | 第143-163页 |
| 7.1 引言 | 第143页 |
| 7.2 问题描述 | 第143-147页 |
| 7.2.1 系统模型 | 第143-144页 |
| 7.2.2 标准型离散系统与非标准离散系统的比较 | 第144-146页 |
| 7.2.3 研究问题 | 第146-147页 |
| 7.3 离散神经网络系统的相对阶及其性质 | 第147-149页 |
| 7.3.1 离散神经网络系统的相对阶 | 第147-149页 |
| 7.3.2 相对阶的性质 | 第149页 |
| 7.4 基于相对阶结构的系统标准型及特点 | 第149-152页 |
| 7.4.1 基于相对阶的标准型 | 第149-151页 |
| 7.4.2 系统内部动态特征 | 第151页 |
| 7.4.3 系统内部动态的ISS条件 | 第151-152页 |
| 7.5 任意相对阶系统的反馈控制设计 | 第152-157页 |
| 7.5.1 基本控制思想 | 第152-153页 |
| 7.5.2 解析控制器的求解 | 第153-155页 |
| 7.5.3 基于数值控制器的控制算法 | 第155-157页 |
| 7.5.4 基于数值解的自适应控制问题 | 第157页 |
| 7.6 仿真研究 | 第157-162页 |
| 7.6.1 仿真模型 | 第157-158页 |
| 7.6.2 神经网络系统的动态重构 | 第158页 |
| 7.6.3 仿真结果 | 第158-162页 |
| 7.7 本章小结 | 第162-163页 |
| 第八章 总结与展望 | 第163-165页 |
| 8.1 工作总结 | 第163页 |
| 8.2 研究展望 | 第163-165页 |
| 参考文献 | 第165-177页 |
| 致谢 | 第177-179页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第179-181页 |
