| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究发展与现状 | 第10-13页 |
| ·时滞系统控制研究发展与现状 | 第10-11页 |
| ·ADP研究发展与现状 | 第11-13页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 有限时间ADP算法基本理论 | 第15-21页 |
| ·本章引言 | 第15页 |
| ·有限时间ADP算法 | 第15-19页 |
| ·问题的提出 | 第15-17页 |
| ·算法迭代过程及收敛性分析 | 第17-19页 |
| ·有限时间ε-最优控制 | 第19页 |
| ·有限时间ADP算法流程 | 第19页 |
| ·有限时间ADP算法的BP神经网络实现 | 第19-20页 |
| ·有限时间ADP算法和迭代HDP算法的关系 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 状态时滞非线性系统有限时间ε-最优控制 | 第21-35页 |
| ·本章引言 | 第21页 |
| ·问题的提出 | 第21-23页 |
| ·迭代过程及收敛性证明 | 第23-29页 |
| ·迭代过程 | 第23页 |
| ·状态时滞系统迭代ADP算法收敛性分析 | 第23-27页 |
| ·ε-最优控制 | 第27-29页 |
| ·BP神经网络实现 | 第29-30页 |
| ·控制律近似——执行模块BP神经网络实现 | 第29页 |
| ·代价函数近似——评价模块BP神经网络实现 | 第29-30页 |
| ·仿真算例 | 第30-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 带控制约束的时滞非线性系统有限时间ε-最优控制 | 第35-50页 |
| ·本章引言 | 第35页 |
| ·问题的提出 | 第35-38页 |
| ·性能指标函数定义 | 第35-36页 |
| ·带约束状态时滞非线性系统HJB方程 | 第36-38页 |
| ·迭代过程及收敛性证明 | 第38-44页 |
| ·迭代过程 | 第38页 |
| ·带控制约束的状态时滞系统迭代ADP算法收敛性分析 | 第38-42页 |
| ·ε-最优控制 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络实现 | 第44-45页 |
| ·控制律近似——执行模块BP神经网络实现 | 第44页 |
| ·代价函数近似——评价模块BP神经网络实现 | 第44-45页 |
| ·仿真算例 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 状态时滞非线性系统有限时间ε-最优跟踪控制 | 第50-63页 |
| ·本章引言 | 第50页 |
| ·问题的提出 | 第50-52页 |
| ·迭代过程及收敛性证明 | 第52-56页 |
| ·迭代过程 | 第52-53页 |
| ·算法收敛性证明 | 第53-56页 |
| ·ε-最优跟踪控制 | 第56页 |
| ·BP神经网络实现 | 第56-57页 |
| ·仿真算例 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·研究成果 | 第63页 |
| ·问题与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
