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具有非光滑执行器约束的非线性系统智能控制方法研究

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

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