| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·非线性自适应控制研究现状 | 第14-17页 |
| ·基于反馈线性化的非线性自适应控制 | 第14-15页 |
| ·基于Backstepping的非线性自适应控制 | 第15页 |
| ·基于神经网络的非线性自适应控制 | 第15-17页 |
| ·多模型自适应控制研究现状 | 第17-21页 |
| ·间接多模型自适应控制 | 第18-20页 |
| ·直接多模型自适应控制 | 第20页 |
| ·加权多模型自适应控制 | 第20-21页 |
| ·多变量自适应解耦控制研究现状 | 第21-25页 |
| ·线性自适应解耦控制 | 第22-23页 |
| ·开环自适应解耦控制 | 第22页 |
| ·闭环自适应解耦控制 | 第22-23页 |
| ·非线性自适应解耦控制 | 第23-24页 |
| ·多模型自适应解耦控制 | 第24-25页 |
| ·存在问题及本文工作 | 第25-27页 |
| 第二章 基于多模型与神经网络的非线性多变量自适应控制 | 第27-53页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·问题描述 | 第27-30页 |
| ·基于多模型与神经网络的多变量直接自适应控制 | 第30-41页 |
| ·一步超前最优控制 | 第30-31页 |
| ·直接自适应控制 | 第31-34页 |
| ·线性鲁棒直接自适应控制器 | 第32页 |
| ·非线性神经网络直接自适应控制器 | 第32-33页 |
| ·切换机制 | 第33-34页 |
| ·算法总结 | 第34页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第34-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-41页 |
| ·基于多模型与神经网络的多变量间接自适应控制 | 第41-51页 |
| ·间接自适应控制 | 第41-45页 |
| ·线性鲁棒间接自适应控制器 | 第42-43页 |
| ·非线性神经网络间接自适应控制器 | 第43-44页 |
| ·切换机制 | 第44-45页 |
| ·算法总结 | 第45页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第45-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-51页 |
| ·结论 | 第51-53页 |
| 第三章 基于多模型与神经网络的非线性自适应闭环解耦控制 | 第53-99页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·问题描述 | 第54-55页 |
| ·基于多模型与神经网络的单变量直接自适应控制 | 第55-66页 |
| ·一步超前最优加权控制 | 第55-57页 |
| ·直接自适应控制 | 第57-60页 |
| ·线性鲁棒直接自适应控制器 | 第57-58页 |
| ·非线性神经网络直接自适应控制器 | 第58-59页 |
| ·切换机制 | 第59-60页 |
| ·算法总结 | 第60页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第60-64页 |
| ·仿真实验 | 第64-66页 |
| ·基于多模型与神经网络的单变量间接自适应控制 | 第66-75页 |
| ·间接自适应控制 | 第66-70页 |
| ·线性鲁棒间接自适应控制器 | 第67-68页 |
| ·非线性神经网络间接自适应控制器 | 第68-69页 |
| ·切换机制 | 第69页 |
| ·算法总结 | 第69-70页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第70-74页 |
| ·仿真实验 | 第74-75页 |
| ·基于多模型与神经网络的直接自适应闭环解耦控制 | 第75-88页 |
| ·一步超前最优加权闭环解耦控制 | 第75-78页 |
| ·直接自适应闭环解耦控制 | 第78-81页 |
| ·线性鲁棒直接自适应闭环解耦控制器 | 第79页 |
| ·非线性神经网络直接自适应闭环解耦控制器 | 第79-80页 |
| ·切换机制 | 第80-81页 |
| ·算法总结 | 第81页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第81-85页 |
| ·仿真实验 | 第85-88页 |
| ·基于多模型与神经网络的间接自适应闭环解耦控制 | 第88-97页 |
| ·间接自适应闭环解耦控制 | 第88-91页 |
| ·线性鲁棒间接自适应闭环解耦控制器 | 第88-89页 |
| ·非线性神经网络间接自适应闭环解耦控制器 | 第89-90页 |
| ·切换机制 | 第90-91页 |
| ·算法总结 | 第91页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第91-96页 |
| ·仿真实验 | 第96-97页 |
| ·结论 | 第97-99页 |
| 第四章 基于多模型与神经网络的非线性自适应开环解耦控制 | 第99-125页 |
| ·引言 | 第99页 |
| ·问题描述 | 第99-100页 |
| ·基于多模型与神经网络的直接自适应开环解耦控制 | 第100-114页 |
| ·一步超前最优加权开环解耦控制 | 第100-102页 |
| ·直接自适应开环解耦控制 | 第102-106页 |
| ·线性鲁棒直接自适应开环解耦控制器 | 第103-104页 |
| ·非线性神经网络直接自适应开环解耦控制器 | 第104-105页 |
| ·切换机制 | 第105页 |
| ·算法总结 | 第105-106页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第106-111页 |
| ·仿真实验 | 第111-114页 |
| ·基于多模型与神经网络的间接自适应开环解耦控制 | 第114-123页 |
| ·间接自适应开环解耦控制 | 第114-117页 |
| ·线性鲁棒间接自适应开环解耦控制器 | 第114-115页 |
| ·非线性神经网络间接自适应开环解耦控制器 | 第115-116页 |
| ·切换机制 | 第116-117页 |
| ·算法总结 | 第117页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第117-122页 |
| ·仿真实验 | 第122-123页 |
| ·结论 | 第123-125页 |
| 第五章 非线性多变量智能解耦控制及应用 | 第125-141页 |
| ·引言 | 第125页 |
| ·问题描述 | 第125-126页 |
| ·智能解耦控制 | 第126-131页 |
| ·神经网络近似 | 第128-129页 |
| ·估计模型及相应的控制器 | 第129-130页 |
| ·切换机制 | 第130页 |
| ·算法总结 | 第130-131页 |
| ·稳定性和性能分析 | 第131-134页 |
| ·风洞系统中的应用 | 第134-139页 |
| ·风洞系统描述 | 第134-135页 |
| ·风洞系统控制的主要难点 | 第135页 |
| ·风洞系统数值模拟器 | 第135-137页 |
| ·仿真实验 | 第137-139页 |
| ·结论 | 第139-141页 |
| 第六章 结论与展望 | 第141-143页 |
| 附录 | 第143-147页 |
| 参考文献 | 第147-157页 |
| 攻读博士期间所做的主要工作 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159-161页 |
| 作者简介 | 第161页 |
