| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 符号表 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 非线性系统自适应控制的发展概况 | 第13-17页 |
| 1.2.1 非线性系统的量化控制 | 第15-16页 |
| 1.2.2 模糊控制与神经网络控制 | 第16-17页 |
| 1.3 非线性系统采样数据控制发展概况 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 预备知识 | 第19-26页 |
| 1.5.1 RBF神经网络 | 第19-20页 |
| 1.5.2 模糊逻辑系统 | 第20-21页 |
| 1.5.3 量化器介绍 | 第21-23页 |
| 1.5.4 定义及引理 | 第23-26页 |
| 第2章 控制方向未知的高次非线性系统的自适应控制 | 第26-55页 |
| 2.1 控制方向未知的非线性系统的全局控制 | 第26-41页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 2.1.2 设计状态反馈控制器 | 第27-36页 |
| 2.1.3 稳定性分析 | 第36-38页 |
| 2.1.4 数值算例 | 第38-41页 |
| 2.2 具有量化输入控制方向未知的非线性系统的全局控制 | 第41-54页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第41-42页 |
| 2.2.2 自适应齐次控制方法 | 第42-48页 |
| 2.2.3 稳定性分析 | 第48-51页 |
| 2.2.4 数值算例和仿真 | 第51-54页 |
| 2.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 具有量化输入的参数不确定非线性系统的有限时间控制 | 第55-73页 |
| 3.1 问题描述 | 第55-56页 |
| 3.2 有限时间状态反馈控制器的设计 | 第56-67页 |
| 3.3 数值算例 | 第67-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-73页 |
| 第4章 基于模糊逻辑系统和神经网络方法的非线性系统的自适应控制 | 第73-107页 |
| 4.1 具有量化输入的非线性系统的模糊控制 | 第73-89页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第73-74页 |
| 4.1.2 量化非线性系统的控制器设计 | 第74-81页 |
| 4.1.3 数值算例 | 第81-89页 |
| 4.2 纯反馈量化非线性系统的神经网络自适应控制 | 第89-106页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第89-90页 |
| 4.2.2 高增益观测器设计 | 第90-91页 |
| 4.2.3 自适应控制设计和稳定性分析 | 第91-102页 |
| 4.2.4 数值算例 | 第102-106页 |
| 4.3 本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 带干扰的非线性系统的采样数据控制 | 第107-129页 |
| 5.1 问题描述 | 第107-108页 |
| 5.2 观测器设计 | 第108-109页 |
| 5.3 控制器设计 | 第109-115页 |
| 5.4 稳定性分析 | 第115-120页 |
| 5.5 仿真算例 | 第120-128页 |
| 5.6 本章小结 | 第128-129页 |
| 第6章 总结与展望 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-144页 |
| 攻读博士学位期间发表及完成的论文 | 第144-145页 |
