| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·非线性系统控制概述 | 第10-11页 |
| ·自适应神经网络发展概况 | 第11-12页 |
| ·非线性系统的自适应神经网络概况 | 第11-12页 |
| ·不确定问题描述 | 第12页 |
| ·自适应鲁棒控制理论简介 | 第12-13页 |
| ·输出反馈控制概况 | 第13页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-22页 |
| ·数学工具 | 第15-16页 |
| ·范数 | 第15-16页 |
| ·紧集 | 第16页 |
| ·Lipschitz 条件 | 第16页 |
| ·李雅普诺夫函数稳定性理论 | 第16-17页 |
| ·能控性与能观性理论 | 第17页 |
| ·自适应神经网络基础知识 | 第17-21页 |
| ·自适应神经网络 | 第17-19页 |
| ·MLP 神经网络 | 第19-21页 |
| ·鲁棒控制理论知识 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于自适应神经网络的输出反馈控制 | 第22-39页 |
| ·Back-stepping 输出反馈控制 | 第22-29页 |
| ·降维观测器的设计 | 第23-25页 |
| ·小增益条件 | 第25-27页 |
| ·TORA 系统的Back-stepping 控制 | 第27-29页 |
| ·基于自适应神经网络的输出反馈控制 | 第29-37页 |
| ·模型拓展 | 第30-31页 |
| ·线性控制器的设计 | 第31-32页 |
| ·自适应神经网络控制器设计 | 第32-33页 |
| ·观测器的设计 | 第33页 |
| ·TORA 系统的自适应神经网络控制 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 改进的自适应神经网络输出反馈控制 | 第39-46页 |
| ·改进的输出反馈控制 | 第39-40页 |
| ·稳定性分析 | 第40-42页 |
| ·TORA 系统的改进输出反馈控制 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |