| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·研究背景和现状 | 第13-20页 |
| ·非线性控制 | 第13-14页 |
| ·鲁棒控制 | 第14-15页 |
| ·自适应控制 | 第15-16页 |
| ·智能控制 | 第16-18页 |
| ·多模型控制 | 第18-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-24页 |
| 第二章 基于动态结构自适应神经网络的鲁棒自适应控制 | 第24-49页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·动态结构自适应神经网络 | 第25-29页 |
| ·基于DRBF 神经网络的分散鲁棒自适应控制 | 第29-40页 |
| ·问题描述 | 第29-31页 |
| ·鲁棒控制器设计 | 第31-34页 |
| ·基于DRBF 的自适应控制器设计 | 第34-35页 |
| ·分散鲁棒自适应控制稳定性分析 | 第35-36页 |
| ·仿真示例 | 第36-40页 |
| ·基于DRBF 神经网络自适应跟踪控制 | 第40-48页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·H_∞鲁棒跟踪控制 | 第41-43页 |
| ·基于DRBF 神经网络自适应跟踪控制 | 第43-46页 |
| ·仿真示例 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 采用多模型结构的鲁棒自适应跟踪控制 | 第49-66页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·问题描述 | 第50-51页 |
| ·线性模型及其鲁棒控制律设计 | 第51-53页 |
| ·模糊模型及其控制律 | 第53-58页 |
| ·模型切换控制律 | 第58-60页 |
| ·仿真示例 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 具有输入饱和的鲁棒自适应跟踪控制 | 第66-81页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·问题描述 | 第67页 |
| ·具有饱和隔离的模糊控制器设计 | 第67-72页 |
| ·加权式多模型方法与控制器系数设计 | 第72-74页 |
| ·仿真示例 | 第74-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 不确定时滞非线性系统鲁棒自适应控制 | 第81-110页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·不确定时滞非线性系统自适应控制 | 第82-92页 |
| ·不确定时滞补偿器设计 | 第82-85页 |
| ·嵌入DRBF 神经网络的自适应控制律设计 | 第85-89页 |
| ·自适应控制律的改进 | 第89-90页 |
| ·仿真示例 | 第90-92页 |
| ·不确定多时滞混沌系统的自适应跟踪控制 | 第92-109页 |
| ·不确定多时滞补偿器设计 | 第93-96页 |
| ·DRBF 神经网络的补偿设计 | 第96-99页 |
| ·时滞混沌系统的自适应跟踪控制器改进 | 第99-100页 |
| ·仿真示例 | 第100-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第六章 总结与展望 | 第110-113页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第110-111页 |
| ·后续研究工作展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第124页 |
| 一、攻读博士学位期间所撰写的学术论文 | 第124页 |
| 二、攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第124页 |