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非线性系统智能Backstepping控制与分析

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-30页
   ·引言第10-13页
   ·非线性Backstepping方法的发展过程和设计原理第13-22页
     ·Backstepping方法的发展过程第13-18页
     ·Backstepping方法的设计原理第18-22页
   ·非线性Backstepping设计方法的延伸第22-28页
     ·时滞非线性系统第22-23页
     ·非线性关联大系统第23-24页
     ·随机非线性系统第24-26页
     ·p奇数幂非线性系统第26页
     ·时变非线性系统第26-28页
     ·离散时间非线性系统第28页
   ·论文的主要工作和内容安排第28-30页
第二章 数学和控制理论基础知识第30-40页
   ·数学基础第30-32页
     ·几种收敛性定义第30-31页
     ·常用不等式第31-32页
   ·神经网络逼近理论第32-34页
     ·线性参数化神经网络第32-33页
     ·非线性参数化神经网络第33-34页
     ·其它函数逼近器第34页
   ·系统稳定性理论第34-38页
     ·常微分方程稳定性第34-36页
     ·时滞泛函微分方程稳定性第36-37页
     ·Ito随机微分方程稳定性第37-38页
   ·本章小结与注释第38-40页
第三章 几类非线性时滞系统控制设计与分析第40-72页
   ·引言第40-41页
   ·确定系统Backstepping跟踪控制设计与分析第41-47页
     ·状态反馈跟踪控制第41-44页
     ·输出反馈跟踪控制第44-46页
     ·仿真研究第46-47页
   ·不确定系统状态反馈神经网络跟踪控制设计与分析第47-55页
     ·状态反馈控制器设计第48-51页
     ·稳定性分析第51-53页
     ·仿真研究第53-55页
   ·自适应观测器神经网络跟踪控制设计与分析第55-65页
     ·观测器和控制器设计第56-61页
     ·稳定性分析第61-63页
     ·仿真研究第63-65页
   ·简化的自适应神经网络输出反馈镇定算法第65-70页
     ·观测器和控制器设计第66-67页
     ·稳定性分析第67-69页
     ·仿真研究第69-70页
   ·本章小结第70-72页
第四章 非线性关联系统神经网络分散控制与分析第72-92页
   ·引言第72-73页
   ·状态反馈自适应神经网络分散跟踪控制第73-81页
     ·分散控制器设计第74-77页
     ·稳定性分析第77-79页
     ·仿真研究第79-81页
   ·输出反馈自适应神经网络分散跟踪控制第81-91页
     ·分散观测器和控制器设计第83-86页
     ·稳定性分析第86-89页
     ·仿真研究第89-91页
   ·本章小结第91-92页
第五章 随机非线性系统Backstepping镇定与分析第92-102页
   ·引言第92-93页
   ·p奇数幂随机非线性系统状态反馈镇定第93-96页
     ·控制器设计与分析第93-95页
     ·仿真研究第95-96页
   ·基于神经网络的输出反馈自适应镇定第96-101页
     ·观测器和控制器设计第96-98页
     ·稳定性分析第98-100页
     ·仿真研究第100-101页
   ·本章小结第101-102页
第六章 非线性时变时滞系统自适应学习控制与分析第102-116页
   ·引言第102-103页
   ·一阶系统的自适应学习控制第103-108页
     ·系统转化和控制器设计第104-105页
     ·稳定性分析第105-107页
     ·仿真研究第107-108页
   ·高阶混合参数系统自适应学习控制第108-115页
     ·具有BCF的高阶系统自适应学习控制第108-111页
     ·具有严格反馈形式的高阶系统自适应学习控制第111-113页
     ·仿真研究第113-115页
   ·本章小结第115-116页
结束语第116-118页
致谢第118-120页
参考文献第120-132页
在读期间的研究成果和参加的科研项目及获奖情况第132-136页
附录第136-140页

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