| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 非线性自适应控制研究概述 | 第11-12页 |
| 1.3 约束控制研究概述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 输出约束控制研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 状态约束控制研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 本文结构安排 | 第16页 |
| 1.5 本文预备知识 | 第16-19页 |
| 1.5.1 Lyapunov稳定性理论 | 第16-17页 |
| 1.5.2 模糊逻辑理论 | 第17页 |
| 1.5.3 RBF神经网络理论 | 第17-19页 |
| 2 时变输出和时变状态约束机器人系统自适应控制 | 第19-44页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 具有时变输出约束不确定机器人系统自适应神经网络控制 | 第20-34页 |
| 2.2.1 问题描述与基础知识 | 第20-22页 |
| 2.2.2 控制器设计与稳定性分析 | 第22-27页 |
| 2.2.3 仿真研究 | 第27-34页 |
| 2.3 全状态时变约束不确定机器人系统自适应神经网络控制 | 第34-43页 |
| 2.3.1 问题描述与基础知识 | 第34页 |
| 2.3.2 控制器设计与稳定性分析 | 第34-40页 |
| 2.3.3 仿真研究 | 第40-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 全状态约束非线性系统自适应控制 | 第44-89页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 基于BLF全状态约束非线性随机系统自适应控制 | 第45-62页 |
| 3.2.1 问题描述与基础知识 | 第45-46页 |
| 3.2.2 基于BLF自适应控制与稳定性分析 | 第46-58页 |
| 3.2.3 数值仿真 | 第58-62页 |
| 3.3 全状态约束非线性MIMO耦合系统模糊自适应控制 | 第62-88页 |
| 3.3.1 问题描述与基础知识 | 第62-64页 |
| 3.3.2 控制器设计与稳定性分析 | 第64-78页 |
| 3.3.3 仿真研究 | 第78-88页 |
| 3.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 4 时变状态约束非线性系统的自适应控制及应用 | 第89-112页 |
| 4.1 引言 | 第89-90页 |
| 4.2 一类基于ABLF非线性时变状态约束系统自适应控制 | 第90-101页 |
| 4.2.1 问题描述与基础知识 | 第90-91页 |
| 4.2.2 自适应控制与稳定性分析 | 第91-97页 |
| 4.2.3 仿真研究 | 第97-101页 |
| 4.3 时变状态约束非线性液压系统自适应神经网络控制 | 第101-111页 |
| 4.3.1 系统描述与基础知识 | 第101-103页 |
| 4.3.2 自适应神经网络控制设计与稳定性分析 | 第103-108页 |
| 4.3.3 仿真研究 | 第108-111页 |
| 4.4 本章小结 | 第111-112页 |
| 5 结论 | 第112-114页 |
| 5.1 总结 | 第112-113页 |
| 5.2 展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-120页 |
| 攻读硕士期间参与科研项目及发表学术论文情况 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
