摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第15-24页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
1.2 基于Backstepping方法的控制技术研究现状 | 第16-19页 |
1.3 带有执行器约束的控制系统研究现状 | 第19-22页 |
1.3.1 针对执行器死区的控制设计 | 第19-20页 |
1.3.2 针对执行器磁滞的控制设计 | 第20-21页 |
1.3.3 针对执行器Backlash的控制设计 | 第21-22页 |
1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第22-24页 |
第二章 预备知识 | 第24-34页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 Backstepping方法 | 第24-25页 |
2.3 自适应参数估计 | 第25-27页 |
2.4 神经网络/模糊逻辑系统函数逼近方法 | 第27-29页 |
2.4.1 径向基函数神经网络 | 第27-28页 |
2.4.2 模糊逻辑系统 | 第28-29页 |
2.5 智能控制方法 | 第29-32页 |
2.6 Nussbaum函数理论 | 第32-33页 |
2.7 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 带有未知执行器磁滞的非严格反馈时延非线性系统鲁棒自适应控制设计 | 第34-51页 |
3.1 引言 | 第34-35页 |
3.2 问题描述 | 第35-36页 |
3.2.1 不确定非线性系统模型 | 第35-36页 |
3.2.2 Bouc-Wen磁滞模型 | 第36页 |
3.3 自适应神经网络控制器设计及稳定性分析 | 第36-46页 |
3.3.1 适用于执行器磁滞方向已知的自适应控制算法设计 | 第37-44页 |
3.3.2 适用于执行器磁滞方向未知的自适应控制算法设计 | 第44-46页 |
3.4 仿真研究 | 第46-49页 |
3.4.1 数值例子 | 第46-48页 |
3.4.2 实际例子 | 第48-49页 |
3.5 本章小结 | 第49-51页 |
第四章 带有非对称执行器Backlash的不确定非线性系统自适应逆补偿控制设计 | 第51-76页 |
4.1 引言 | 第51-52页 |
4.2 问题描述 | 第52-54页 |
4.2.1 严格反馈非线性系统 | 第52页 |
4.2.2 非对称Backlash模型 | 第52-54页 |
4.3 Backlash逆补偿自适应控制器设计及稳定性分析 | 第54-61页 |
4.3.1 非对称Backlash光滑逆模型 | 第54-57页 |
4.3.2 自适应逆补偿控制方案 | 第57-58页 |
4.3.3 稳定性分析 | 第58-61页 |
4.4 仿真研究(一) | 第61-62页 |
4.5 纯反馈非线性系统模型 | 第62-63页 |
4.6 模糊自适应逆补偿器的构建 | 第63-69页 |
4.6.1 自适应Backlash补偿误差的一种新表达 | 第63-67页 |
4.6.2 模糊自适应Backlash逆补偿器 | 第67-69页 |
4.7 自适应控制器设计及稳定性分析 | 第69-73页 |
4.8 仿真研究(二) | 第73-75页 |
4.9 本章小结 | 第75-76页 |
第五章 带有执行器量化输入的严格反馈非线性系统鲁棒自适应控制设计 | 第76-91页 |
5.1 引言 | 第76-77页 |
5.2 带有量化输入的非线性系统模型 | 第77-79页 |
5.3 鲁棒自适应量化控制器设计及稳定性分析 | 第79-87页 |
5.3.1 非对称Backlash逆模型的分解及相关结论 | 第79-81页 |
5.3.2 基于扇形有界性质对磁滞型量化器的分解 | 第81-82页 |
5.3.3 鲁棒自适应量化控制方案及稳定性分析 | 第82-87页 |
5.4 仿真研究 | 第87-90页 |
5.5 本章小结 | 第90-91页 |
第六章 带有未知执行器故障的不确定非线性系统自适应控制设计 | 第91-98页 |
6.1 引言 | 第91页 |
6.2 非线性系统模型 | 第91-92页 |
6.3 自适应控制设计及稳定分析 | 第92-96页 |
6.4 仿真研究 | 第96-97页 |
6.5 本章小结 | 第97-98页 |
总结 | 第98-100页 |
参考文献 | 第100-117页 |
攻读博士学位期间发表或完成的论文 | 第117-120页 |
攻读博士学位期间获得的奖励和参与的项目 | 第120-122页 |
致谢 | 第122页 |