非线性不确定系统的神经网络控制研究
| 内容提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·神经网络非线性控制的发展现状 | 第13页 |
| ·神经网络及神经网络非线性控制概述 | 第13-19页 |
| ·本文工作及内容安排 | 第19-22页 |
| 第二章 基于神经广义预测控制的滚动时域优化控制 | 第22-44页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·神经网络逆控制 | 第23-26页 |
| ·未知系统逆模型建模 | 第23-24页 |
| ·模型参考逆模型控制 | 第24-26页 |
| ·经典的神经广义预测控制 | 第26-30页 |
| ·神经广义预测控制算法 | 第27-28页 |
| ·神经广义预测控制的神经网络结构 | 第28-30页 |
| ·基于神经网络的RHC控制方案 | 第30-36页 |
| ·Newton-Raphson算法 | 第32-34页 |
| ·RHC神经网络结构 | 第34-36页 |
| ·仿真实验结果及对比 | 第36-43页 |
| ·INNI及NNI的识别过程 | 第36-41页 |
| ·控制性能仿真结果 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第三章 一种通用的非线性神经自适应控制方案 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·传统神经网络BP算法的本质 | 第45-47页 |
| ·广义反传控制方案 | 第47-48页 |
| ·广义反传控制算法 | 第48-51页 |
| ·GBP控制方案的收敛性与稳定性分析 | 第51-52页 |
| ·仿真 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第四章 一种基于神经网络的非线性控制设计方案 | 第56-78页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·用神经网络建模动力学系统 | 第58-61页 |
| ·系统非线性识别 | 第61-64页 |
| ·动力学系统控制 | 第64-73页 |
| ·不稳定机理 | 第65-69页 |
| ·一阶系统的稳定控制 | 第69-72页 |
| ·一阶系统的稳定控制方案的扩展 | 第72-73页 |
| ·控制与识别的仿真 | 第73-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第五章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-92页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
