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参数跳变系统的加权多模型自适应控制方法研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 引言第11-28页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 自适应控制第13-15页
    1.3 多模型自适应控制研究现状第15-20页
        1.3.1 切换多模型自适应控制研究现状第16-18页
        1.3.2 加权多模型自适应控制研究现状第18-20页
    1.4 神经网络多模型自适应控制研究现状第20-22页
    1.5 空间机器人控制研究现状第22-25页
    1.6 本文研究的主要内容和创新点第25-26页
    1.7 本文结构第26-28页
2 参数跳变系统的加权多模型自适应控制概述第28-38页
    2.1 基于加权融合的多模型自适应控制系统结构第28-30页
    2.2 模型集及控制器集的构建第30-32页
        2.2.1 模型集构建方法第30-31页
        2.2.2 控制器集的设计第31-32页
    2.3 系统性能指标设计第32-37页
    2.4 本章小结第37-38页
3 含有自校正模型的加权多模型自适应控制第38-51页
    3.1 被控系统描述第38页
    3.2 局部控制器设计第38-40页
    3.3 基于模型误差指标函数的新型加权算法第40-44页
        3.3.1 加权算法设计第40-42页
        3.3.2 加权算法收敛性分析第42-44页
    3.4 仿真实验第44-49页
    3.5 本章小结第49-51页
4 参数跳变系统的加权多模型自适应控制稳定性分析第51-61页
    4.1 虚拟等价系统分析第51-53页
        4.1.1 固定模型虚拟等价系统第51-52页
        4.1.2 自适应模型虚拟等价系统第52-53页
    4.2 主要定理及分析第53-60页
    4.3 本章小结第60-61页
5 参数跳变复杂系统的加权多神经网络控制第61-74页
    5.1 基于最佳距离学习算法的RBF网络控制第61-64页
    5.2 加权多神经网络的控制系统设计第64-67页
        5.2.1 模型集和RBF网络控制器集第65-66页
        5.2.2 性能指标和加权算法第66-67页
    5.3 系统稳定性分析第67-68页
    5.4 仿真实验第68-73页
    5.5 本章小结第73-74页
6 加权多模型自适应控制在参数跳变空间机器人中的应用第74-101页
    6.1 研究背景第74-75页
    6.2 空间机器人运动控制分析第75-76页
    6.3 空间机器人的系统方程描述第76-80页
        6.3.1 柔性关节系统描述第76-77页
        6.3.2 柔性臂杆系统描述第77-80页
    6.4 柔性关节的加权多模型动态面控制第80-86页
        6.4.1 局部系统的动态面控制器设计第80-83页
        6.4.2 加权多模型动态面控制系统设计第83-84页
        6.4.3 仿真实验第84-86页
    6.5 柔性臂杆的加权多模型边界控制第86-93页
        6.5.1 局部模型的边界控制器设计第86-88页
        6.5.2 加权多模型边界控制系统设计第88-90页
        6.5.3 仿真实验第90-93页
    6.6 柔性臂杆的加权多神经网络边界控制第93-99页
        6.6.1 基于类PD学习算法的局部RBF网络边界控制设计第93-94页
        6.6.2 加权多神经网络边界控制系统设计第94-95页
        6.6.3 仿真实验第95-99页
    6.7 本章小结第99-101页
7 总结与展望第101-103页
    7.1 论文主要工作总结第101-102页
    7.2 后续工作展望第102-103页
参考文献第103-115页
作者简历及在学研究成果第115-118页
学位论文数据集第118页

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