| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·自适应逆控制的现状与发展 | 第15-17页 |
| ·自适应滤波器 | 第17-23页 |
| ·线性自适应滤波器 | 第17-19页 |
| ·非线性自适应滤波器 | 第19-23页 |
| ·基于LMS算法的自适应滤波器及AIC方法的研究意义 | 第23-24页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第24-27页 |
| 第二章 基于LMS算法的AIC的可行性研究 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于LMS的线性自适应逆控制的可行性 | 第27-40页 |
| ·SISO系统的自适应逆控制的可行性研究 | 第28-40页 |
| ·基于LMS算法的MIMO系统自适应逆控制结构 | 第40页 |
| ·基于LMS非线性自适应逆控制的可行性研究 | 第40-47页 |
| ·非线性系统逆的存在性 | 第42-44页 |
| ·非线性AIC的可行性 | 第44-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第三章 变步长LMS算法及其在AIC中的应用研究 | 第48-74页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于MNLMS算法的线性自适应逆控制 | 第48-60页 |
| ·MNLMS算法及其计算复杂度 | 第49-52页 |
| ·MNLMS算法的稳定性分析 | 第52-57页 |
| ·PID与AIC的复合控制 | 第57-60页 |
| ·VS MNLMS算法及其在自适应逆控制中的应用 | 第60-71页 |
| ·基于RBF和FIR的非线性自适应滤波的设计 | 第61-63页 |
| ·VS MNLMS算法 | 第63-64页 |
| ·仿真研究 | 第64-71页 |
| ·基于VS MNLMS算法的AIC与基于遗传算法的PID控制 | 第71-73页 |
| ·基于遗传算法的PID控制 | 第71页 |
| ·仿真结果与分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 基于VS MNLMS-DTFEL算法的非线性AIC方法研究 | 第74-93页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·FEL原理 | 第75-76页 |
| ·基于VS MNLMS-DTFEL算法的非线性AIC结构 | 第76-78页 |
| ·DRBFN非线性滤波器及其非线性描述能力 | 第78-83页 |
| ·RBFN的非线性函数逼近性能 | 第78-79页 |
| ·DRBFN及其非线性映射能力 | 第79-83页 |
| ·控制器的设计 | 第83-86页 |
| ·反馈控制器 | 第84页 |
| ·前馈控制器 | 第84-86页 |
| ·动态系统的稳定性分析 | 第86-89页 |
| ·仿真研究 | 第89-91页 |
| ·测量噪声 | 第89-90页 |
| ·模型参数突变 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第五章 基于VS MNLMS算法和FLNN的非线性AIC方法研究 | 第93-127页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·FLNN非线性自适应滤波器 | 第94-101页 |
| ·FLNN的结构 | 第94-97页 |
| ·FLNN的函数扩展基 | 第97-99页 |
| ·FLNN的自适应算法 | 第99-101页 |
| ·基于FLNN的AIC方法 | 第101-118页 |
| ·基于Chebyshev扩展的动态FLNN | 第101-108页 |
| ·基于VS MNLMS算法的CDFLNN的稳定性分析 | 第108-113页 |
| ·基于VS MNLMS算法和FLNN的AIC结构 | 第113-118页 |
| ·基于VS MNLMS算法和CDFLNN的AIC仿真研究 | 第118-126页 |
| ·仿真对象及仿真算法 | 第118-119页 |
| ·设定值跟踪 | 第119-121页 |
| ·测量噪声 | 第121-123页 |
| ·模型参数突变 | 第123-125页 |
| ·与基于遗传算法和NDFLNN的非线性AIC对比分析 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第六章 总结与展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第140页 |
