| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 本论文的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 非线性系统控制方法概述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 自适应控制方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 反推设计方法 | 第15页 |
| 1.2.3 多维泰勒网控制方法 | 第15-16页 |
| 1.3 随机非线性系统控制发展概述 | 第16-19页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 预备知识 | 第20-26页 |
| 1.5.1 符号约定 | 第20-21页 |
| 1.5.2 随机稳定性理论 | 第21-23页 |
| 1.5.3 多维泰勒网 | 第23-26页 |
| 第二章 基于多维泰勒网的单输入单输出随机非线性系统的跟踪控制 | 第26-38页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 问题描述 | 第27-29页 |
| 2.3 主要结果 | 第29-32页 |
| 2.3.1 多维泰勒网输出反馈控制器 | 第29页 |
| 2.3.2 稳定性分析 | 第29-32页 |
| 2.4 多维泰勒网控制器参数学习 | 第32-33页 |
| 2.5 仿真算例研究 | 第33-37页 |
| 2.5.1 多维泰勒网仿真研究 | 第33-35页 |
| 2.5.2 多维泰勒网与RBF神经网络比较 | 第35-36页 |
| 2.5.3 极限测试 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 单输入单输出不确定随机非线性系统的自适应多维泰勒网跟踪控制研究 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 问题描述 | 第39-40页 |
| 3.3 控制器设计与稳定性分析 | 第40-46页 |
| 3.3.1 自适应多维泰勒网跟踪控制器设计 | 第41-45页 |
| 3.3.2 稳定性分析 | 第45-46页 |
| 3.4 仿真算例研究 | 第46-52页 |
| 3.4.1 多维泰勒网仿真研究 | 第47-51页 |
| 3.4.2 多维泰勒网与RBF神经网络比较 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 大规模随机非线性系统的分散自适应多维泰勒网跟踪控制 | 第54-76页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 问题描述 | 第55-57页 |
| 4.3 控制器设计与稳定性分析 | 第57-68页 |
| 4.3.1 自适应多维泰勒网跟踪控制器设计 | 第57-65页 |
| 4.3.2 稳定性分析 | 第65-68页 |
| 4.4 仿真算例研究 | 第68-73页 |
| 4.4.1 多维泰勒网仿真研究 | 第68-72页 |
| 4.4.2 多维泰勒网与RBF神经网络比较 | 第72-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-76页 |
| 第五章 基于观测器的大规模随机非线性系统的分散自适应多维泰勒网输出反馈跟踪控制 | 第76-98页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 问题描述 | 第77-79页 |
| 5.3 观测器设计 | 第79-81页 |
| 5.4 控制器设计与稳定性分析 | 第81-90页 |
| 5.4.1 自适应多维泰勒网跟踪控制器设计 | 第81-88页 |
| 5.4.2 稳定性分析 | 第88-90页 |
| 5.5 仿真算例研究 | 第90-96页 |
| 5.5.1 多维泰勒网仿真研究 | 第90-94页 |
| 5.5.2 多维泰勒网与RBF神经网络比较 | 第94-96页 |
| 5.6 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 结束语 | 第98-100页 |
| 6.1 论文研究工作总结与创新点 | 第98-99页 |
| 6.2 论文中有待进一步研究的问题 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-112页 |
| 学习成绩及参与课题 | 第112-114页 |
| 攻读博士学位期间发表、录用或已投出的学术论文 | 第114-116页 |
| 一、攻读博士学位期间发表、录用或投出的学术论文 | 第114页 |
| 二、攻读博士学位期间自主发表、录用或投出的学术论文 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116页 |
