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复杂非线性系统的智能自适应重构控制

第一章 绪论第1-22页
   ·研究目的和意义第9页
   ·研究背景与现状第9-14页
     ·非线性控制第10-11页
     ·模糊控制第11-13页
     ·神经网络控制第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-16页
   ·本文的主要创新点第16-18页
 参考文献第18-22页
第二章 一类具有时滞的不确定非线性系统模糊鲁棒H_∞控制第22-42页
   ·引言第22-23页
   ·具有状态时滞的不确定非线性系统的模糊鲁棒控制第23-33页
     ·问题描述第23-24页
     ·模糊状态反馈控制及闭环系统稳定性分析第24-28页
     ·模糊H_∞控制第28-30页
     ·仿真算例第30-33页
   ·具有状态时滞和输入时滞的不确定非线性系统的模糊鲁棒控制第33-40页
     ·问题描述及模糊鲁棒H_∞控制律设计第33-34页
     ·闭环系统鲁棒稳定性分析第34-38页
     ·仿真算例第38-40页
   ·小结第40-41页
 参考文献第41-42页
第三章 基于T-S模糊模型的一类非线性系统执行机构故障鲁棒容错控制第42-51页
   ·引言第42页
   ·问题描述第42-43页
   ·模糊容错控制律的设计第43-45页
   ·非线性闭环系统稳定性分析第45-46页
   ·仿真算例第46-49页
   ·小结第49-50页
 参考文献第50-51页
第四章 基于Backstepping技术的不确定非线性系统的模糊重构控制第51-60页
   ·引言第51-52页
   ·问题描述及系统控制方案第52-53页
   ·基于Backstepping技术的模糊容错控制律设计第53-54页
   ·闭环系统稳定性分析第54-57页
   ·仿真算例第57-58页
   ·小结第58-59页
 参考文献第59-60页
第五章 基于T-S模糊模型和神经网络的不确定非线性系统的鲁棒控制第60-78页
   ·引言第60页
   ·基于T-S模型和神经网络的多时滞不确定系统的鲁棒H_∞控制第60-71页
     ·问题描述第61-62页
     ·基于模糊模型的H_∞控制器设计第62-65页
     ·自适应RBF神经网络控制第65-68页
     ·闭环系统稳定性分析第68-69页
     ·仿真算例第69-71页
   ·基于T-S模糊模型和神经网络的自适应跟踪控制第71-76页
     ·问题描述第71-72页
     ·跟踪控制律设计及稳定性分析第72-74页
     ·仿真算例第74-76页
   ·小结第76-77页
 参考文献第77-78页
第六章 基于T-S模型和神经网络的不确定非线性系统的自适应重构控制第78-90页
   ·引言第78-79页
   ·问题描述第79页
   ·基于模糊模型的控制器第79-81页
   ·基于模糊模型的鲁棒自适应控制律第81-87页
     ·系统控制方案第81-83页
     ·具有补偿项的自适应RBF神经网络第83-84页
     ·闭环系统稳定性分析第84-87页
   ·仿真算例第87-88页
   ·小结第88-89页
 参考文献第89-90页
第七章 基于不对称高斯基函数网络的不确定非线性系统的跟踪控制第90-112页
   ·引言第90-91页
   ·AGBFN的构造和逼近性能分析第91-94页
   ·基于AGBFN的不确定非线性系统的跟踪控制第94-102页
     ·问题描述第95页
     ·系统控制方案设计第95-98页
     ·闭环系统跟踪性能分析第98-100页
     ·仿真算例第100-102页
   ·具有输入饱和特性的非线性系统的AGBFN自适应跟踪控制第102-109页
     ·问题描述及系统控制方案第102-103页
     ·基于AGBFN的跟踪控制律设计第103-105页
     ·控制隔离技术第105-108页
     ·仿真算例第108-109页
   ·小结第109-110页
 参考文献第110-112页
第八章 歼击机自适应重构控制的仿真应用第112-127页
   ·引言第112-113页
   ·歼击机动力学方程及其控制问题描述第113-115页
   ·歼击机自适应重构控制的仿真应用第115-122页
   ·自适应重构飞行控制的效能评估第122-125页
   ·小结第125-126页
 参考文献第126-127页
第九章 总结与展望第127-129页
致谢第129-130页
作者近期的学术论文和科研情况第130-131页

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