| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·非线性系统控制研究概况 | 第12-19页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第2章 基本理论和预备知识 | 第21-37页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·反馈线性化基本理论 | 第22-26页 |
| ·稳定性理论 | 第26-30页 |
| ·人工神经网络 | 第30-36页 |
| ·人工神经元模型 | 第30-31页 |
| ·RBF 神经网络 | 第31-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第3章 一类不确定仿射非线性 SISO 系统的神经网络直接自适应跟踪控制 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·问题描述与基本假设 | 第38-40页 |
| ·控制器设计 | 第40-42页 |
| ·性能分析 | 第42-46页 |
| ·RBF 神经网络权值收敛性分析 | 第42-45页 |
| ·控制系统稳定性分析 | 第45-46页 |
| ·仿真研究 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于神经网络干扰观测器的一类不确定仿射非线性 MIMO 系统鲁棒 H∞ 跟踪控制 | 第50-61页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·RBF 神经网络干扰观测器与H∞控制器设计 | 第52-54页 |
| ·系统稳定性分析 | 第54-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第5章 一类不确定仿射非线性 MIMO 系统的神经网络输出反馈跟踪控制 | 第61-72页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·问题描述 | 第61-63页 |
| ·神经网络输出反馈控制器设计 | 第63-66页 |
| ·系统稳定性分析 | 第66-67页 |
| ·仿真研究 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第6章 一类非仿射非线性系统神经网络自适应H∞跟踪控制 | 第72-85页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·问题描述 | 第73页 |
| ·观测器与控制器设计 | 第73-77页 |
| ·系统稳定性及鲁棒性分析 | 第77-80页 |
| ·仿真研究 | 第80-83页 |
| ·小结 | 第83-85页 |
| 第7章 神经网络自适应跟踪控制的仿真研究 | 第85-100页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·在线自适应神经网络跟踪控制技术在机器人控制中的研究 | 第85-95页 |
| ·机器人自适应神经网络控制系统 | 第85-87页 |
| ·控制系统收敛性和稳定性分析 | 第87-89页 |
| ·仿真研究 | 第89-95页 |
| ·基于神经网络干扰观测器的自适应跟踪控制技术在机器人控制中的应用研究 | 第95-99页 |
| ·自适应跟踪控制系统设计 | 第95-97页 |
| ·仿真研究 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99-100页 |
| 结论 | 第100-103页 |
| 1. 总结 | 第100-101页 |
| 2. 展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第114-115页 |
| 附录B 攻读学位期间主持或参与的科研项目 | 第115页 |
