| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1．1 智能控制产生的缘起 | 第11-13页 |
| 1．2 模糊控制发展现状及存在的问题 | 第13-16页 |
| 1．3 神经网络概述及其与自适应控制的结合 | 第16-17页 |
| 1．4 课题研究的目的、意义 | 第17-18页 |
| 1．5 论文主要工作与结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 模糊控制系统的分析与设计 | 第20-36页 |
| 2．1 引言 | 第20-21页 |
| 2．2 模糊逻辑系统分类 | 第21-25页 |
| 2．2．1 纯模糊逻辑系统 | 第21-23页 |
| 2．2．2 具有模糊产生器和模糊消除器的模糊逻辑系统 | 第23页 |
| 2．2．3 Takagi—Sugeno模糊逻辑系统 | 第23-25页 |
| 2．3 T—S模糊动态模型系统分析和设计 | 第25-35页 |
| 2．3．1 T—S模糊动态模型 | 第25-29页 |
| 2．3．2 基于模糊动态模型的模糊控制器设计与分析 | 第29-32页 |
| 2．3．3 模糊观测器的设计 | 第32-35页 |
| 2．4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 新型离散模糊控制器和观测器的设计 | 第36-45页 |
| 3．1 引言 | 第36页 |
| 3．2 离散模糊控制器的设计 | 第36-39页 |
| 3．3 离散模糊观测器的设计 | 第39页 |
| 3．4 仿真研究 | 第39-44页 |
| 3．5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 一种新型模糊智能控制方法及其在混沌系统中的应用 | 第45-54页 |
| 4．1 引言 | 第45页 |
| 4．2 混沌系统的模糊状态方程模型 | 第45-47页 |
| 4．3 模糊控制器的设计与分析 | 第47-48页 |
| 4．4 模糊观测器的设计与分析 | 第48页 |
| 4．5 Lorenze混沌系统的仿真研究 | 第48-52页 |
| 4．6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于LMI的新型CDF模糊控制器的设计 | 第54-67页 |
| 5．1 引言 | 第54页 |
| 5．2 T—S模糊动态模型 | 第54-55页 |
| 5．3 采用CDF方案的模糊控制器设计 | 第55-58页 |
| 5．3．1 针对一般情况的设计 | 第55-57页 |
| 5．3．2 针对特殊情况的设计 | 第57-58页 |
| 5．4 仿真算例 | 第58-65页 |
| 5．4．1 非线性弹簧质量阻尼系统的仿真 | 第58-61页 |
| 5．4．2 倒立摆系统的仿真 | 第61-65页 |
| 5．5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 混沌神经网络模型参考自适应控制系统的设计 | 第67-83页 |
| 6．1 引言 | 第67-68页 |
| 6．2 模型参考自适应控制概述 | 第68-70页 |
| 6．2．1 自适应控制基本原理 | 第68-69页 |
| 6．2．2 模型参考自适应控制 | 第69-70页 |
| 6．3 神经元网络基础 | 第70-73页 |
| 6．3．1 单神经元模型 | 第70-72页 |
| 6．3．2 误差反向传播（BP）神经网络 | 第72-73页 |
| 6．4 混沌神经网络模型参考自适应控制系统 | 第73-75页 |
| 6．4．1 神经网络模型参考自适应控制系统概述 | 第73-74页 |
| 6．4．2 混沌BP算法 | 第74-75页 |
| 6．5 混沌BP神经网络模型参考自适应控制系统设计 | 第75-78页 |
| 6．5．1 混沌神经网络辨识器 | 第75-77页 |
| 6．5．2 混沌神经网络控制器 | 第77-78页 |
| 6．5．3 系统控制方案 | 第78页 |
| 6．6 系统仿真研究1 | 第78-81页 |
| 6．6．1 仿真对象描述 | 第78页 |
| 6．6．2 仿真参数的选择及仿真结果 | 第78-81页 |
| 6．7 系统仿真研究2 | 第81-82页 |
| 6．7．1 仿真对象描述 | 第81页 |
| 6．7．2 仿真参数的选择及真结果 | 第81-82页 |
| 6．8 本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读硕士学位期间所发表和撰写的论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 个人简历 | 第93页 |
